一种基于人工智能的异构数据特征融合处理系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理系统技术领域，公开了一种基于人工智能的异构数据特征融合处理系统，包括AI大数据采集模块、AI预处理模块、AI大数据存储管理模块、AI特征提取模块、AI关联确定模块、AI融合决策模块、AI监控模块和AI优化模块；AI大数据采集模块包括采集单元和存储单元，采集单元集成AI调度模型根据历史数据需求、实时业务场景动态调整采集策略，存储单元对采集的原始数据进行初步智能分类，生成数据标签。本发明专利技术通过全流程AI驱动，从采集到优化的每个环节均嵌入AI模型，实现策略动态调整，替代传统人工配置，提升系统自适应性。本发明专利技术采用多层次融合机制，特征级与决策级融合结合，兼顾特征互补性与决策可靠性，突破单一融合层级的局限性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据处理系统，具体地说，涉及一种基于人工智能的异构数据特征融合处理系统。

技术介绍

1、随着信息技术的快速发展，各行业(如电力系统、智能制造、智慧城市、物联网等)产生的数据呈现多模态、异构化、海量增长的特征。例如，电力系统中需融合设备监控的图像数据(红外热成像)、传感器时序数据(电压/电流波形)、巡检语音记录(设备异响)、三维点云数据(输电线路空间结构)等；智能制造中需整合工业相机图像、机械臂运动轨迹数据、设备振动信号等。这些异构数据蕴含互补信息，通过特征融合可显著提升数据分析精度(如故障诊断、态势预测等)，因此异构数据特征融合处理成为数据智能领域的核心技术之一。

2、当前异构数据融合处理系统普遍存在以下技术瓶颈：第一、依赖人工预设采集频率、范围，无法根据实时业务需求动态调整；不同模态数据(如图像、语音、点云)的噪声特性、缺失模式差异显著，但现有系统采用统一的清洗与归一化方法(如固定阈值过滤噪声、人工设定归一化参数)，导致数据质量损耗(如点云数据的稀疏噪声未有效剔除，语音信号的缺失帧修复失真)；第二、针对图像、视频、语音等模态，需本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的异构数据特征融合处理系统，其特征在于，包括AI大数据采集模块、AI预处理模块、AI大数据存储管理模块、AI特征提取模块、AI关联确定模块、AI融合决策模块、AI监控模块和AI优化模块；AI大数据采集模块包括采集单元和存储单元，采集单元集成AI调度模型根据历史数据需求、实时业务场景动态调整采集策略，存储单元对采集的原始数据进行初步智能分类，生成数据标签，通过数据特征相似度分析，对历史数据与实时数据进行对比存储，自动建立数据关联索引，支持快速检索与历史数据回溯；AI预处理模块包括智能清洗子模块和智能归一化子模块，智能清洗子模块基于孤立森林的异常检测算法识别并过滤噪声数据...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的异构数据特征融合处理系统，其特征在于，包括ai大数据采集模块、ai预处理模块、ai大数据存储管理模块、ai特征提取模块、ai关联确定模块、ai融合决策模块、ai监控模块和ai优化模块；ai大数据采集模块包括采集单元和存储单元，采集单元集成ai调度模型根据历史数据需求、实时业务场景动态调整采集策略，存储单元对采集的原始数据进行初步智能分类，生成数据标签，通过数据特征相似度分析，对历史数据与实时数据进行对比存储，自动建立数据关联索引，支持快速检索与历史数据回溯；ai预处理模块包括智能清洗子模块和智能归一化子模块，智能清洗子模块基于孤立森林的异常检测算法识别并过滤噪声数据、异常值或重复数据，智能清洗子模块采用ai驱动的缺失值修复，根据数据模态特性动态选择修复策略，智能归一化子模块通过自适应归一化模型，自动识别数据分布特征，生成最优归一化参数。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的异构数据特征融合处理系统，其特征在于，所述ai大数据存储管理模块将ai预处理模块处理后的数据进行分类存储，ai大数据存储管理模块采用多模态向量数据库，通过自监督学习生成数据语义向量，实现非结构化数据与结构化数据的联合索引与快速检索，ai大数据存储管理模块构建时空特征对比库，利用对比学习算法生成数据特征相似性矩阵，支持历史数据智能匹配与增量更新。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的异构数据特征融合处理系统，其特征在于，所述ai特征提取模块将ai大数据存储管理模块中的数据进行特征提取，针对不同模态数据集成专用深度学习模型，并通过模型选择器自动匹配最优提取模型；ai特征提取模块利用ai模型评估特征完整性，对低质量特征进行增强，再初步通过轻量级关联网络提取模态间浅层关联特征，为后续关联确定模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵婉彤，张晶，赵彬，
申请(专利权)人：河北尊领科技有限公司，
类型：发明
国别省市：