基于跨平台数据交互的人工智能管理系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能数据处理系统技术领域，具体为基于跨平台数据交互的人工智能管理系统，系统包括数据质量监控模块

【技术实现步骤摘要】
基于跨平台数据交互的人工智能管理系统


[0001]本专利技术涉及人工智能数据处理系统
，尤其涉及基于跨平台数据交互的人工智能管理系统
。

技术介绍

[0002]人工智能（
AI
）数据处理系统
专注于使用
AI
技术处理和分析数据
。
这个领域利用机器学习
、
深度学习
、
自然语言处理等
AI
技术，自动化地执行复杂的数据分析任务
。
这些系统能处理结构化数据（如表格数据）和非结构化数据（如文本
、
图片和声音），并在此基础上进行模式识别
、
预测分析和决策支持
。AI
数据处理系统的核心在于能从大量数据中提取有价值的信息，并根据这些信息做出智能决策或预测
。
[0003]其中，基于跨平台数据交互的人工智能管理系统是
AI
数据处理系统的一个子类别，特点在于其能够跨不同平台和数据源进行信息的集成和交互
。<br/>这种系统通常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于跨平台数据交互的人工智能管理系统，其特征在于：所述系统包括数据质量监控模块
、
数据分析增强模块
、
边缘计算优化模块
、
上下文预处理模块
、
认知决策模块
、
交互学习模块
、
数据融合模块
、
系统评估模块；所述数据质量监控模块基于结构化和非结构化数据，采用异常检测算法和深度学习模型，进行数据质量分析，并运用自然语言处理技术进行文本清洗，生成清洗后数据集；所述数据分析增强模块基于清洗后数据集，采用统计学习方法和深度学习技术，进行时间序列分析，并应用集成学习策略进行预测，生成预测分析报告；所述边缘计算优化模块基于预测分析报告，采用边缘计算架构和分布式流处理技术，进行数据流管理，并运用在线学习调整策略，生成优化后边缘计算配置；所述上下文预处理模块基于优化后边缘计算配置，采用自监督学习和元学习策略，进行数据特征分析，并调整
ETL
流程，生成上下文感知数据集；所述认知决策模块基于上下文感知数据集，融合案例推理和模型推理技术，进行数据模式学习，并进行异常检测，生成认知分析结果；所述交互学习模块基于认知分析结果，与用户进行交互式学习，收集反馈，并优化知识库，生成交互优化知识库；所述数据融合模块基于交互优化知识库，执行数据集成，融合多组数据源，并同步信息，生成综合数据视图；所述系统评估模块基于综合数据视图，采用评估算法和优化技术，评价系统性能，并进行优化，生成系统性能报告；所述清洗后数据集具体为经过错误修正和噪点消除的数据集合，所述预测分析报告包括趋势预测
、
不确定性评估和潜在风险识别，所述优化后边缘计算配置具体指资源分配和计算任务的动态管理，所述上下文感知数据集具体为针对业务逻辑调整的数据集，所述交互优化知识库具体为用户反馈信息和系统性能改进记录，所述系统性能报告包括系统处理能力
、
准确性和效率的评估结果
。2.
根据权利要求1所述的基于跨平台数据交互的人工智能管理系统，其特征在于：所述数据质量监控模块包括第一异常检测子模块
、
文本清洗子模块
、
图像修正子模块；所述数据分析增强模块包括时间序列分析子模块
、
趋势预测子模块
、
决策支持子模块；所述边缘计算优化模块包括数据流处理子模块
、
在线学习子模块
、
资源优化子模块；所述上下文预处理模块包括上下文分析子模块
、ETL
调整子模块
、
访问模式分析子模块；所述认知决策模块包括模式识别子模块
、
第二异常检测子模块
、
决策建议子模块；所述交互学习模块包括用户交互子模块
、
知识更新子模块
、
学习反馈子模块；所述数据融合模块包括数据集成子模块
、
视图生成子模块
、
数据同步子模块；所述系统评估模块包括性能监控子模块
、
模型评估子模块
、
优化决策子模块
。3.
根据权利要求2所述的基于跨平台数据交互的人工智能管理系统，其特征在于：所述第一异常检测子模块基于结构化数据集，采用隔离森林算法识别异常，生成异常指标集；所述文本清洗子模块基于非结构化数据和异常指标集，运用
BERT
语言模型进行文本分析和清洗，生成语义纠正文本集；所述图像修正子模块基于图像数据，应用深度学习卷积网络处理图像缺陷，生成清洗
后数据集；所述隔离森林算法具体为用于隔离数据中异常值的过程，所述
BERT
模型具体为预训练语言表示模型，用于文本中上下文意义的理解，所述深度学习卷积网络具体为用于识别和处理图像特征的神经网络
。4.
根据权利要求2所述的基于跨平台数据交互的人工智能管理系统，其特征在于：所述时间序列分析子模块基于清洗后数据集，采用长短期记忆网络分析时间依赖性，生成时间序列特征集；所述趋势预测子模块基于时间序列特征集，运用支持向量回归分析趋势，生成趋势预测数据集；所述决策支持子模块基于趋势预测数据集，整合随机森林算法进行决策分析，生成预测分析报告；所述长短期记忆网络具体为处理长期数据依赖性分析的神经网络类型，所述支持向量回归具体为寻找数据中最佳拟合线的回归算法，所述随机森林算法具体为通过多决策树提升预测的算法
。5.
根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊宇，许嘉文，李师略，卜献伍，贺智明，冯明星，刘峻言，伍超，
申请(专利权)人：湖南嘉创信息科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：