【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能决策，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大模型的智能决策系统。
技术介绍
1、随着深度学习、强化学习等人工智能技术的飞速发展，智能决策系统的性能和智能化程度也得到了极大的提升，通过引入不同的机器学习算法，将其应用于多个领域，如金融、教育等，市场竞争的加剧和人们需求的多样化为智能决策系统提供了新的发展前景，基于大模型的智能决策系统通过对海量数据的分析和挖掘，为企业和政府提供了科学的决策支持，助力其实现智能化转型。
2、目前，传统的决策系统包括场景创建模块、决策信息参数采集模块、决策信息分析模块以及人机交互模块，其中场景创建模块用于用户创建决策场景，为决策提供贴合的决策环境；决策信息参数采集模块通过训练大模型采集决策信息参数；决策信息分析模块用于建立决策信息分析模型，对采集的数据进行集成分析；人机交互模块通过智能决策系统将决策信息可视化，用户通过决策信息，为决策可行性提供建议。
3、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如智能决策系统在数据收集、处理等过程中存在误差或偏差，如收集数据不完整或历史决策...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的智能决策系统，包括决策场景创建模块、决策信息参数获取模块、决策信息预处理模块、决策信息分析模块、决策判断模块以及人机交互模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的智能决策系统，其特征在于：所述决策关键词参数获取单元获取待决策信息中各关键词汇，构成待决策信息的关键词汇集合，并提取关键词汇与其对应的历史关键词集合，分析待决策关键词汇与其对应的历史关键词汇匹配度，关键词汇集合记为pui={pu1,pu2,...,pui,...,pun}，其中pui表示为第u个待决策信息中第i个关键词，其中u=1,2，…，m，i=1，2，…，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的智能决策系统，包括决策场景创建模块、决策信息参数获取模块、决策信息预处理模块、决策信息分析模块、决策判断模块以及人机交互模块，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的智能决策系统，其特征在于：所述决策关键词参数获取单元获取待决策信息中各关键词汇，构成待决策信息的关键词汇集合，并提取关键词汇与其对应的历史关键词集合，分析待决策关键词汇与其对应的历史关键词汇匹配度，关键词汇集合记为pui={pu1,pu2,...,pui,...,pun}，其中pui表示为第u个待决策信息中第i个关键词，其中u=1,2，…，m，i=1，2，…，n，提取决策存储数据库中存储的与待决策信息对应的历史决策关键词汇集合，将与其对应的历史决策关键词汇集合记为qfv={qf1,qf2,...,qfv,...,qfh}，其中qfv表示为第f个对应历史决策信息中第v个关键词汇，其中f＝1，2，…，k，v＝1，2，…，h。
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的智能决策系统，其特征在于：所述决策准确性参数获取单元获取历史决策对应的决策准确性参数，决策准确性参数包括决策成功数量、决策预期数量和决策总量，决策成功数量和决策总量，分别记作vz和cz；根据事先设定的目标或标准来判断决策是否符合预期，统计决策预期数量，记作qz。
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的智能决策系统，其特征在于：所述专家资历参数获取单元对专家资历参数进行获取，专家资历参数包括专家知识库容量和专家召回数量，分别记作cw和rw。
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的智能决策系统，其特征在于：所述决策关键词预处理单元用于建立决策关键词预处理模型，将决策信息参数获取模块传输的关键词参数导入决策关键词预处理模块模型中，计算出关键词匹配度，其具体分析公式为：，得到第u个待决策信息关键词汇与其对应的历史关键词汇匹配度，根据待决策信息关键词汇与其对应的历史关键词汇匹配度，若某个待决策信息关键词汇与其对应的历史关键词汇匹配度小于预设的关键词匹配度阈值，表明待决策关键词信息为无关关键词；若某个待决策关键词汇与其对应的历史关键词汇匹配度大于或等于预设的关键词匹配度阈值，表明待决策关键词信息为有关关键词，并筛选统计与待决策有关关键词汇对应的历史决策信息，将其记为相关历史决策信...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宇奇，涂平，郑浩翔，邹建红，张兴，石福仁，庄佳俊，林一鸣，
申请(专利权)人：福建大数据一级开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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