【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种人工智能模型控制系统。
技术介绍
1、人工智能，英文缩写为ai；它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
2、专利公开号为cn116502671a的申请公开了一种人工智能模型控制系统与控制方法，所述系统包括区块链网络、用户系统及人工知能模型，区块链网络设有存储模块，人工智能模型与区块链网络连接，用户系统调用人工智能模型，区块链网络的存储模块预先设置一智能合约模块，智能合约模块包括与预设业务对应的指令控制准则，以对人工智能模型将要执行的指令进行检验控制人工智能模型的行为，当用户系统调用人工智能模型时，人工智能模型先调取智能合约模块；在人工智能模型使用过程中，智能合约模块对人工智能模型所执行的指令进行检验，如人工智能模型将要执行的指令符合预设的指令控制准则，则允许人工智能模型执行此指令，否则不允许人工智能模型执行此指令。
3、人工智能模型在进行控制过程中，需确定控制进程，对所采集的数据进行逻辑处理，确认处理指令，随后再进行控制执行，但原始的控制系统并未对所采集的数据进行逻辑处理，从而选定一组最佳的转换逻辑，通过所选定的转换逻辑，确定处理指令，以此充分缩减转换时长，加快数据分析处理的整体进程。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种人工智能模型控制系统，解决了原始的控制系统并未对所采集的数据进行逻辑处理导致处理进
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种人工智能模型控制系统，包括：
3、逻辑数据获取端，对人工智能模型内部的处理逻辑数据进行获取，随后将所获取的若干个处理逻辑数据传输至数据分析排序端内；
4、数据分析排序端，对所获取的若干个处理逻辑数据进行分析比对，按照处理逻辑数据的转换效率，生成处理逻辑排序序列，具体方式为：
5、从若干个处理逻辑数据内，选取容量参数最小的一组处理逻辑数据，将其标定为初序列数据；
6、随后，根据所标定的初序列数据，从剩余的处理逻辑数据内，确认不同处理逻辑数据与初序列数据所产生的重复度参数chi，从若干个重复度参数chi内，选定最大值，将其作为此初序列数据的次序列数据；
7、随后，再以次序列数据为后续处理逻辑数据的初序列数据，重复上述操作，确定重复度参数chi，随后选定最大值，确认此阶段初序列数据的次序列数据；
8、对若干个处理逻辑数据进行一一处理，将处理后的序列数据进行一一排序，生成处理逻辑排序序列；
9、控制数据获取端，对此智能模型的待控制数据进行获取，并对所获取的待控制数据进行属性确认，随后确认此待控制数据的数据分类，并将不同分类的待控制数据传输至不同终端内，其中数据分类包括内部解析数据以及外部控制数据，具体方式为：
10、确认待控制数据，锁定待控制数据内部的可识别指令数据，随后确定可识别质量数据位于待控制数据的占比值，若占比值≥90％，则将此待控制数据分类为内部解析数据，并直接将此待控制数据传输至数据处理端内进行分析；
11、若占比值＜90％，则直接将此待控制数据传输至控制终端内；
12、数据处理端，对待控制数据进行接收，随后根据此人工智能模型的处理逻辑排序序列，对待控制数据进行处理，并将处理指令传输至控制终端内，具体方式为：
13、对待控制数据内部的数据需求逻辑进行确认，随后，按照所确定的处理逻辑排序序列，对数据需求逻辑进行排列，根据排列结果，将待控制数据分类为若干个微处理数据，其中若干个微处理数据的内部需求逻辑序列与处理逻辑排序序列前后排序相同，分类之前，均对每个微处理数据进行处理标记；
14、按照内部需求逻辑序列，依次对不同的微处理数据进行处理，生成处理结果，随后再按照处理标记，将若干个处理结果进行整合，生成处理指令并传输至控制终端内；
15、数据并发处理端，对外部介入的控制数据进行确定，再确认此人工智能模型的工作状态，随后，根据对模型工作状态的具体分析结果，锁定具体处理逻辑，随后根据此处理逻辑，对外部介入的控制数据进行处理，具体处理方式为：
16、确定此人工智能模型的工作状态是否为工作状态，若为工作状态，执行后续操作，若为休息状态，则直接对外部介入的控制数据进行处理；
17、限定三组监测周期t，其中t为预设值，在一组监测周期t内，关闭此模型的工作进程，对所介入的控制数据进行处理，确定最大的处理效率参数，并将其标定为cl1，在第二组监测周期t内，将此模型的工作进程与所介入的控制数据进行同时进行，确认第二组最大的处理效率参数cl2，在第三组监测周期t内，执行此模型的原始工作进程，所介入的控制数据随后处理，确认第三组最大的处理效率参数cl3；
18、从三组处理效率参数内，选定最大值，并确定其处理逻辑，若最大值为cl3，则分析cl3是否满足：cl3≥2cl1，若满足，则直接确定第三组监测周期t的处理逻辑，若不满足，则直接从cl1与cl2中确定最大值，再选定对应的处理逻辑；
19、将所确定的处理逻辑传输至数据处理端内，数据处理端根据此处理逻辑对处理进程进行处理即可。
20、有益效果
21、本专利技术提供了一种人工智能模型控制系统。与现有技术相比具备以下有益效果：
22、本专利技术通过按照原先所确定的处理逻辑序列，再确定本待控制数据的内部需求逻辑序列，再对内部需求逻辑序列进行调整，调整后再处理，相比于原先的处理效率，其速度更快，时间更短，以此提升此智能模型的整体控制速率，使控制端能快速反应，无需进行来回计算，从而导致反应时间过长，提升此智能模型的整体处理效果；
23、针对于外部介入的控制数据，需确定处理逻辑，并不是控制数据介入后，便需要进行处理，在处理时，需充分考虑此模型是否因数据并发而处于负载状态，从而影响整个数据处理进程，故，需要将不同控制数据与此模型的原始处理进程进行详细结合分析，确定最佳的处理效率，随后，锁定处理逻辑，根据此处理逻辑对介入的控制数据进行处理，便充分降低了数据并发的风险，提升数据并发的整体处理效率，缩短处理时长，加快处理效率。
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1.一种人工智能模型控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种人工智能模型控制系统，其特征在于，所述数据分析排序端，生成处理逻辑排序序列的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的一种人工智能模型控制系统，其特征在于，所述控制数据获取端，进行分类的具体方式为：
4.根据权利要求1所述的一种人工智能模型控制系统，其特征在于，所述数据处理端，进行处理的具体方式为：
5.根据权利要求1所述的一种人工智能模型控制系统，其特征在于，所述数据并发处理端，锁定具体处理逻辑的具体处理方式为：
【技术特征摘要】
1.一种人工智能模型控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种人工智能模型控制系统，其特征在于，所述数据分析排序端，生成处理逻辑排序序列的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的一种人工智能模型控制系统，其特征在于，所述控制数据获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊芳强，朱俊兰，张韬，
申请(专利权)人：江苏泰赋星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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