【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据预测系统领域，具体而言，涉及一种科技前景大数据预测系统及模型展示方法。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，大数据和人工智能技术为科技前景预测提供了更多的可能性，然而，传统的预测方法往往基于历史数据和固定模型，难以适应快速变化的科技环境，此外，科技领域涉及大量文本、图像、音频和视频等多模态数据，有效地融合和分析这些数据难度系数高，预测的准确性和实时性差。
2、因此我们对此做出改进，提出一种科技前景大数据预测系统及模型展示方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：针对目前存在的传统的预测方法往往基于历史数据和固定模型，难以适应快速变化的科技环境，此外，科技领域涉及大量文本、图像、音频和视频等多模态数据，有效地融合和分析这些数据难度系数高，预测的准确性和实时性差的问题。
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下科技前景大数据预测系统及模型展示方法，以改善上述问题。
3、本申请具体是这样的：
4、一种科技前景大数据预测系统，包括：
5、数据收集模块，支持实时数据流处理功能，用于及时捕捉和响应科技领域的突发事件和热点话题；
6、情感分析模块，利用自然语言处理技术对科技新闻、社交媒体上的评论等进行情感分析，用于了解公众对科技发展的态度和情绪；
7、预测模块，通过自适应调整的预测模型根据数据的变化和新的信息自动更新预测结果；
8、知识图谱构建模块，用于构建科技领域的知
9、用户界面模块，提供一个交互式预测界面，允许用户根据自己的需求和假设调整预测模型的参数和输入并实时查看预测结果的变化；
10、多模态数据融合和分析模块，数据包括文本、图像、音频和视频捕，用于捉更全面、丰富的科技发展趋势和信息；
11、虚拟现实增强现实展示模块，通过虚拟展览以及3d模型展示预测结果。
12、作为本申请优选的技术方案，预测模块包括主动学习模块和迁移学习模块，预测模型的制成包括数据准备、数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估步骤，通过机器学习和数据挖掘技术对科技领域相关数据进行深度分析，以得到预测模型；
13、预测模型的自适应调整包括以下步骤：
14、(1)、通过数据收集模块获取科技领域相关数据；
15、(2)、利用主动学习模块选择最有价值的样本进行学习和标注；
16、(3)、应用迁移学习模块将其他领域或任务的知识迁移到新的领域或任务上；
17、(4)、采用增量式集成学习方法，将新的模型集成到已有的模型集合中，以适应数据的变化；
18、(5)、设计自适应阈值调整策略，根据数据的分布和变化动态调整预测准确性的评估阈值；
19、(6)、通过用户反馈模块接收和处理用户对预测结果的反馈意见，并根据反馈信息对预测模型进行进一步优化。
20、作为本申请优选的技术方案，增量式集成学习方法包括以下步骤：
21、(1)、使用验证集评估新模型的性能指标，性能指标包括准确率、精确率、召回率、f1值的分类性能指标，以及均方误差、平均绝对误差的回归性能指标；
22、(2)、将新模型的性能指标与已有模型的性能指标进行比较；
23、(3)、新模型的性能指标超过已有模型中的至少一个性能指标，则考虑将新模型添加到模型集合中。
24、作为本申请优选的技术方案，增量式集成学习方法还包括以下步骤：
25、(4)、计算新模型与已有模型之间的多样性度量值，通过比较新模型与已有模型在预测结果或特征表示上的差异性来评估多样性；
26、(5)、设定一个多样性阈值；
27、(6)、新模型与至少一个已有模型之间的多样性度量值超过多样性阈值，则考虑将新模型添加到模型集合中。
28、作为本申请优选的技术方案，增量式集成学习方法包括以下步骤：
29、(1)、使用验证集评估新模型的性能指标；
30、(2)、计算新模型与已有模型之间的多样性度量值；
31、(3)、比对新模型的性能指标和多样性度量值得出决策值，新模型在性能指标和多样性上都表现出优势，则将其添加到模型集合中。
32、作为本申请优选的技术方案，多样性阈值的设定方法包括经验法、统计法、交叉验证法以及聚类分析法；
33、交叉验证法，具体包括以下步骤：
34、(1)、原始数据集被随机划分为k个子集，每个子集保持数据分布的一致性；
35、(2)、每次从k个子集中选择一个作为测试集，其余的作为训练集，进行模型的训练和验证，这个过程重复k次，每个子集都被用作一次测试集，其余的子集用作训练集，在这个过程中，可以计算每个模型在测试集上的性能指标和多样性度量值；
36、(3)、在计算完所有的性能指标和多样性度量值之后，统计分析这些值，计算所有模型之间的平均多样性度量值，得到多样性阈值。
37、作为本申请优选的技术方案，新模型的性能指标和多样性度量值的比对通过设置函数计算得出决策值；
38、新模型的性能指标为p，多样性度量值为d，函数为g(p，d)，性能指标p和多样性度量值d分别设定阈值tp和td；若p>tp且d>td，g(p，d)＝1，否则为g(p，d)＝0；
39、其中，1表示将新模型添加到模型集合中，0表示不添加。
40、作为本申请优选的技术方案，新模型的性能指标和多样性度量值的比对通过设置函数计算得出决策值；
41、新模型的性能指标为p，多样性度量值为d，函数为g(p，d)，性能指标p和多样性度量值d分配权重wp和wd，并计算一个加权的综合评估分数s＝wp×p+wd×d；
42、若wp×p+wd×d>ts，g(p，d)＝1，否则g(p，d)＝0，通过引入函数概念来考虑新模型的性能指标和多样性度量值的比对关系，我们可以更精确地评估和选择模型。
43、一种科技前景大数据预测模型展示方法，包括以下步骤：
44、(1)、收集数据：首先，通过数据收集模块实时捕捉科技领域的相关数据流，包括科技新闻、社交媒体上的评论；
45、(2)、数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、整理和标注预处理工作，以便后续分析；
46、(3)、情感分析：利用自然语言处理技术，对科技新闻和社交媒体评论进行情感分析，了解公众对科技发展的态度和情绪；
47、(4)、构建知识图谱：通过知识图谱构建模块，将多个科技实体以及它们之间的关系进行可视化展示，帮助用户理解科技领域的内在联系和发展脉络；
48、(5)、模型训练与评估：利用机器学习和数据挖掘技术对科技领域相关数据进行深度分析，训练预测模型，并通过模型评估步骤得到预测模型；
49、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，预测模块包括主动学习模块和迁移学习模块，预测模型的制成包括数据准备、数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估步骤，通过机器学习和数据挖掘技术对科技领域相关数据进行深度分析，以得到预测模型；
3.根据权利要求2所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，增量式集成学习方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，增量式集成学习方法还包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，增量式集成学习方法包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，多样性阈值的设定方法包括经验法、统计法、交叉验证法以及聚类分析法；
7.根据权利要求5所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，新模型的性能指标和多样性度量值的比对通过设置函数计算得出决策值；
8.根据权利要求5所述的一种科技前景大数据预测
9.一种科技前景大数据预测模型展示方法，应用于如权利要求8所述的科技前景大数据预测系统，其特征在于，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种科技前景大数据预测模型展示方法，其特征在于，还包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，预测模块包括主动学习模块和迁移学习模块，预测模型的制成包括数据准备、数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估步骤，通过机器学习和数据挖掘技术对科技领域相关数据进行深度分析，以得到预测模型；
3.根据权利要求2所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，增量式集成学习方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，增量式集成学习方法还包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种科技前景大数据预测系统，其特征在于，增量式集成学习方法包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：吴应刚，胡坤，吴娟，夏露，朱楠，
申请(专利权)人：易创经云数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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