【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于人工智能的数据挖掘方法及系统。
技术介绍
1、现有技术中，随着互联网、物联网等技术的发展，数据呈现出爆发式增长，数据挖掘被广泛应用于智能制造、金融科技、医疗健康、零售电商、能源电力、智慧城市等核心领域，通过机器学习、深度学习等技术对多源异构数据进行特征提取与模式分析，实现预测性维护、智能风控、个性化推荐、精准医疗、能源调度、交通优化等关键场景的价值落地，各种设备、平台和应用程序不断产生大量的数据，包括文本、图像、音频、视频等多种类型，这些数据蕴含着丰富的信息，但传统的数据处理方法难以从中快速、有效地提取有价值的知识，因此需要更先进的数据挖掘技术来处理和分析这些海量数据，随着机器学习算法的不断改进和创新，如深度学习算法的出现，使得对复杂数据的处理和分析能力得到了极大提升，深度学习作为机器学习的一个分支，基于神经网络的架构，能够自动学习数据的多层次特征表示。
2、中国专利公开号：cn117852677a公开了一种基于人工智能和数据挖掘的负荷分析系统及方法，包括：数据管理平台、运行监测平台、...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据有效特征的丢包率小于或等于预设第一丢包率，确定数据挖掘的精准性符合要求；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据所述有效特征的丢包率大于所述预设第一丢包率且小于或等于预设第二丢包率，初步判定数据挖掘的稳定性不符合要求。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据所述有效特征的丢包率大于所述预设第二丢包率，增大...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据有效特征的丢包率小于或等于预设第一丢包率，确定数据挖掘的精准性符合要求；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据所述有效特征的丢包率大于所述预设第一丢包率且小于或等于预设第二丢包率，初步判定数据挖掘的稳定性不符合要求。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据所述有效特征的丢包率大于所述预设第二丢包率，增大缺失值处理的动态分层阈值；
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据挖掘系统，其特征在于，所述控制模块用以根据原始数据的信噪比大于或等于预设第二信噪比，确定数据挖掘的稳定性符合要求；
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的...
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