一种基于人工智能的大数据分析处理方法及系统

一种基于人工智能的大数据分析处理方法及系统实质审查发明

技术领域

[0001] 本申请实施例涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的大数据分析处理方法及系统。

具体实施方式

[0016] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

[0017] 在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

[0018] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0019] 图1为本申请实施例提供一种基于人工智能的大数据分析处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：101、多途径收集用户的业务需求信息；
确保收集到全面、准确的业务需求信息；通过多种渠道收集用户的业务需求信息；
为后续的数据分析和决策提供基础数据支持。

[0020] 102、基于人工智能技术，结合外部影响因素，全面分析所述业务需求信息，生成数据分析目标；生成明确的数据分析目标，指导后续的数据处理和分析工作；利用人工智能技术，结合外部影响因素，对业务需求信息进行综合分析；确保分析目标的全面性和准确性，为后续步骤提供明确的方向。

[0021] 103、基于所述数据分析目标，实时整合多源原始数据，利用关联规则学习技术构建数据间关联关系，采用增量学习算法处理新加入的数据流，生成优化的数据结构；生成优化的数据结构，确保数据的实时性和准确性；对多种数据源进行实时监控与收集，生成综合数据集；进行数据清洗、格式化、缺失值处理等操作，提高数据质量；利用关联规则学习技术构建数据间的关联关系，发现隐含关联模式；采用增量学习算法动态处理新加入的数据流，实时更新数据模型。

[0022] 可选地，步骤103中的所述基于所述数据分析目标，实时整合多源原始数据，利用关联规则学习技术构建数据间关联关系，采用增量学习算法处理新加入的数据流，生成优化的数据结构，包括：基于所述数据分析目标，对多种数据源进行实时监控与收集，整合多源原始数据，生成综合数据集；
基于所述综合数据集，进行数据预处理以提高数据质量，利用关联规则学习技术构建数据间关联关系，发现数据间的隐含关联模式，生成数据关联模型；
基于所述数据关联模型，采用增量学习算法动态处理新加入的数据流，实时更新数据模型，确保数据结构实时反映最新业务状况，生成动态数据关联模型；
基于所述动态数据关联模型，通过优化算法调整数据结构，以消除数据冗余，确保数据处理的效率和准确性，生成优化的数据结构。

[0023] 假设有一个国家电网公司，需要实时监控和优化电网运行，确保电力供应的稳定性和高效性；通过传感器和数据采集系统，实时监控和收集所需数据，生成综合数据集确保数据的全面性和时效性，为电网运行提供实时数据支持；对综合数据集进行数据清洗，去除无效和错误数据；进行格式化处理，确保数据的一致性和兼容性；处理缺失值，合理填补或删除空白值，确保数据的准确性和一致性，减少噪声和错误，提高后续分析的可靠性；利用关联规则学习技术，分析电网运行数据、用户用电数据、天气数据之间的关联关系，发现潜在的关联模式，生成数据关联模型，提供更深入的业务洞察，发现电网运行中的潜在问题和优化机会；基于数据关联模型，采用增量学习算法动态处理新加入的数据流，实时更新数据模型，生成动态数据关联模型；确保数据结构实时反映最新电网运行状况，提高模型的适应性和预测能力，支持实时决策；基于动态数据关联模型，通过优化算法调整数据结构，消除数据冗余，确保数据处理的效率和准确性，生成优化的数据结构；提高数据处理的效率和准确性，减少资源浪费，确保系统的高性能和可靠性，支持电网的高效运行和管理。

[0024] 通过上述步骤，国家电网公司可以实时监控和处理电网运行数据，发现潜在问题，优化电网运行，提高能源利用效率，确保电网的安全稳定运行。

[0025] 本申请考虑到，该公式用于计算非线性动态调整因子，经动态处理生成动态数据关联模型；在电力公司中，数据处理和模型优化是一个持续的过程，面对大量新数据流时，传统的静态模型难以适应新业务状况；通过结合费舍尔信息矩阵和非线性动态调整因子，确保模型能够实时反映最新的业务数据；可选地，基于所述数据关联模型，采用增量学习算法动态处理新加入的数据流，实时更新数据模型，确保数据结构实时反映最新业务状况，生成动态数据关联模型，包括：
定义任务损失函数，提供模型训练时的及时反馈，加速模型收敛，为弹性权重巩固损失函数的计算提供支持；
设定费舍尔信息矩阵，动态评估参数重要性，确保模型参数更新的准确性和稳定性；
通过以下公式，计算出弹性权重巩固损失函数:
；
其中，为弹性权重巩固损失函数；为任务损失函数，为均方误差或交叉
熵损失；为第个模型参数；为先前任务中第个模型参数的最佳值；为费舍尔信息矩阵的对角元素，用于衡量参数的重要性；为正则化参数，用于平衡任务损失和参数稳定性的权重；为非线性项的权重，用于调整非线性项的影响；为非线性变换的参数，用于调整非线性变换的形状；为模型参数的索引，从1到；为模型参数的总数；
通过以下公式，计算出费舍尔信息矩阵:
；
其中，为费舍尔信息矩阵，以第个对角元素表示；为输入数据；为数据分布；为任务损失函数；为第个模型参数；为正弦项的权重，用于调整正弦项的影响；为正弦函数的频率；为正弦函数的相位偏移；为任务损失函数对第个模型参数的偏导数，反映了参数对损失函数的影响程度；为对所有输入数据按照其分布计算的期望；
基于所述弹性权重巩固损失函数和费舍尔信息矩阵，引入高斯项，构建多因素综合非线性关系，通过以下公式，计算出非线性动态调整因子:
；
其中，为第个模型参数的非线性动态调整因子；为学习率，控制参数更新的步长；为弹性权重巩固损失函数；为第个模型参数；为先前任务中第个模型参数的最佳值；为正弦项的权重，用于调整正弦项的影响；为正弦函数的频率；为正弦函数的相位偏移；为对数项的权重，用于调整对数项的影响；为双曲正切项的权重，用于调整双曲正切项的影响；为双曲正切函数的斜率；为费舍尔信息矩阵项的权重；为费舍尔信息矩阵，以第个对角元素表示；为高斯项的权重，用于调整高斯项的影响；为高斯函数的标准差；为弹性权重巩固损失函数对第个模型参数的偏导数，反映了参数对弹性权重巩固损失函数的影响程度；
基于所述非线性动态调整因子，不断更新所述模型参数，结合新数据流进行动态调整，确保数据结构实时反映最新业务状况，生成动态数据关联模型。

[0026] 该方法旨在通过动态处理新加入的数据流，实时更新数据模型，确保模型能够快速适应新的业务状况，同时保持对旧数据的有效记忆，避免灾难性遗忘；通过这种方式，可以确保数据结构实时反映最新业务状况，提高模型的时效性和准确性。

[0027] 在弹性权重巩固损失函数中，任务损失函数 :反映了模型预测输出与实际输出之间的差异,是优化模型性能的基础，通过最小化，可以确保模型在新任务上的表现；正则化项 :通过惩罚模型参数与旧任务最佳参数之间的偏差,防止模型在学习新任务时过度改变旧任务中重要的参数，从而减少灾难性遗忘；非线性项：引入非线性成分，使得模型能够在参数空间中探索更多可
能的解，增强模型的泛化能力；
在费舍尔信息矩阵中，期望 :通过对所有输入数据按照其分布计算期望，
确保了费舍尔信息矩阵的统计意义，提高了参数重要性评估的准确性；偏导数 :反映了模型参数对任务损失的影响程度,是评估参数重要性的关键依据;正弦项
:该项的引入是为了增加模型参数更新过程中的随机性,
有助于跳出局部最优解，寻找全局最优解；
在非线性动态调整因子中，学习率 :控制参数更新的速度,过高的学习率可能导致模型震荡,而过低的学习率则会延长训练时间;偏导数 :代表了弹性
权重巩固损失函数对模型参数的敏感度,指导参数更新的方向;正弦项：
增加参数更新的随机性，帮助跳出局部最优解；对数项：强调参数
偏离其最佳值的程度，对远离最佳值的参数给予更大的调整力度；双曲正切项：提供平滑的参数更新方式，使更新过程更加渐进和可控；费舍尔信息矩阵
项：将参数的重要性纳入考虑，确保重要参数的稳定性；高斯项
:通过引入高斯分布,使参数更新更加符合自然界的规
律,有助于模型更好地拟合数据；
其中，：模型参数得出；：前一次任务训练后保存的最佳参数值计算得出；
和：在训练过程中根据模型预测与真实标签之间的差异计算得出的任务损失和弹性权重巩固损失；偏导数和：通过反向传播算法计算得
出，用于指导参数的更新方向和速度；其他参数：需要根据具体任
务的要求进行微调或通过自动化方法优化，通常通过网格搜索方法在预定义的参数范围内系统地尝试不同的参数组合，选择性能最佳的参数组合。

[0028] 假设有一家电力公司，需要优化其电力使用预测模型，以实时反映最新的业务状况；假设有真实电力使用量和预测电力使用量的5个样本样本1为
；任务损失函数
；假设正弦项的权重；正弦函数的频
率；正弦函数的相位偏移；费舍尔信息矩阵
；正则化参数
；非线性项的权重；非线性变换的参数；模型参数；先
前任务中模型参数的最佳值；权重巩固损失函数
；假设学习率；正弦项的权重
；正弦函数的频率；正弦函数的相位偏移；对数项的权重；
双曲正切项的权重；双曲正切函数的斜率；费舍尔信息矩阵项的权重
；高斯项的权重；高斯函数的标准差；非线性动态调整因子
；
通过以上步骤，电力公司可以通过引入弹性权重巩固损失函数和费舍尔信息矩阵，结合非线性动态调整因子，实时更新数据模型，确保数据结构实时反映最新业务状况，生成动态数据关联模型。

[0029] 可选地，所述基于所述综合数据集，进行数据预处理以提高数据质量，利用关联规则学习技术构建数据间关联关系，发现数据间的隐含关联模式，生成数据关联模型，包括：基于所述综合数据集，执行数据清洗操作，去除无效及错误数据记录，生成清洁数据集；
基于所述清洁数据集，采用格式化处理进行数据格式统一，确保数据的一致性和兼容性，生成标准化数据集；
基于所述标准化数据集，应用缺失值处理技术，合理填补或删除数据集中的空白值，生成完备数据集；
基于所述完备数据集，应用统计分析方法，对数据进行初步探索性分析，识别数据分布特性和异常点，生成初步分析结果；
基于所述初步分析结果，利用关联规则学习技术对数据进行深入分析，挖掘数据间的隐含关联模式，生成数据关联模型。

[0030] 假设有一家国家电网公司，需要通过先进的数据分析技术，提升电网运行的可靠性和效率；通过部署在变电站、输电线路和用户终端的智能传感器和数据采集系统，实时收集数据，并通过数据集成平台将多源数据整合成一个综合数据集，确保数据的全面性和时效性，为后续的数据处理和分析提供基础；对综合数据集进行数据清洗，去除无效和错误数据记录，例如剔除传感器故障导致的异常数据，确保数据的准确性和可靠性，减少噪声和错误；对清洁数据集进行格式化处理，确保所有数据的格式一致，提高数据的可处理性和可分析性，确保后续分析的准确性；对标准化数据集应用缺失值处理技术，合理填补或删除数据集中的空白值，提高数据的质量和可用性；对完备数据集应用统计分析方法，进行初步探索性分析，识别数据分布特性和异常点，了解数据的基本特性和异常情况，为后续深入分析提供基础；利用关联规则学习技术，对初步分析结果进行深入分析，挖掘数据间的隐含关联模式，发现数据间的潜在关联关系，提供更深入的业务洞察，支持电网优化和故障预测；
通过以上步骤，国家电网公司可以有效提升电网运行的可靠性和效率，及时发现和解决潜在问题，优化资源配置，提高服务质量。

[0031] 可选地，所述基于所述数据关联模型，采用增量学习算法动态处理新加入的数据流，实时更新数据模型，确保数据结构实时反映最新业务状况，生成动态数据关联模型，包括：基于所述数据关联模型，实时监控新加入的数据流，确保及时捕捉新业务数据，生成实时数据流；
基于所述实时数据流，利用增量学习算法进行分析处理，动态调整模型参数，以快速适应数据变化，确保模型的时效性和准确性，生成适应性数据关联模型；
基于所述适应性数据关联模型，持续监测模型性能表现，通过性能优化技术提升新数据处理能力，生成高效数据关联模型；
基于所述高效数据关联模型，对数据处理流程进行迭代，优化数据处理效率和准确性，生成优化的数据处理流程；
基于所述优化的数据处理流程，动态调整所述数据关联模型，确保数据结构实时反映最新业务状况，生成动态数据关联模型。

[0032] 假设有一家国家电网公司，需要通过先进的信息处理技术，优化电网管理和提升服务质量。具体实施步骤如下：通过部署在配电中心、用户家庭和工业设施的智能终端和信息采集系统，实时收集信息并汇总成综合信息集；对综合信息集进行信息清洗，去除无效和错误信息记录；对清洁信息集进行格式化处理，确保所有信息的格式一致；对标准化信息集应用缺失值处理技术，合理填补或删除信息集中的空白值；对完备信息集应用统计分析方法，进行初步探索性分析，识别信息分布特性和异常点；利用关联规则学习技术，对初步分析结果进行深入分析，挖掘信息间的隐含关联模式；基于所述关联规则模型，实时监控新加入的信息流，确保及时捕捉新业务信息，生成实时信息流；基于所述实时信息流，利用增量学习算法进行分析处理，动态调整模型参数，以快速适应信息变化，确保模型的时效性和准确性，生成适应性信息关联模型；基于所述适应性信息关联模型，持续监测模型性能表现，通过性能优化技术提升新信息处理能力，生成高效信息关联模型；基于所述高效信息关联模型，对信息处理流程进行迭代，优化信息处理效率和准确性，生成优化的信息处理流程；基于所述优化的信息处理流程，动态调整所述信息关联模型，确保信息结构实时反映最新业务状况，生成动态信息关联模型；
通过以上步骤，国家电网公司可以有效地优化电网管理和提升服务质量，及时发现和解决潜在问题，提高用户满意度和运营效率。

[0033] 104、基于所述优化的数据结构，运用多模态分析模型深入分析，挖掘潜在价值信息，使用在线迁移学习算法动态调整模型参数，生成高质量的分析中间结果；生成高质量的分析中间结果，提供深入的业务洞察；运用多模态分析模型综合处理多种类型的数据特征，生成多模态分析架构；对优化的数据结构进行深入分析，挖掘潜在价值信息，生成初始分析数据；使用在线迁移学习算法结合新数据流动态调整模型参数，生成自适应模型参数配置；持续监测和评估模型表现，采用高级数据处理方法优化初始分析数据；确保模型的适应性和预测能力，生成高质量的分析中间结果，为决策提供可靠依据。

[0034] 可选地，所述基于所述优化的数据结构，运用多模态分析模型深入分析，挖掘潜在价值信息，使用在线迁移学习算法动态调整模型参数，生成高质量的分析中间结果，包括：基于所述优化的数据结构，运动多模态分析模型，以综合处理多种类型的数据特征，生成多模态分析架构；
基于所述多模态分析架构，对所述优化的数据结构进行深入分析，挖掘潜在价值信息，生成初始分析数据；
基于所述初始分析数据，使用在线迁移学习算法，结合新数据流动态调整模型参数，确保模型的适应性和预测能力，生成自适应模型参数配置；
基于所述自适应模型参数配置，持续监测和评估模型表现，采用高级数据处理方法优化初始分析数据，生成高质量的分析中间结果。

[0035] 假设有一家电力公司，需要通过先进的信息处理方法，提升数据处理能力和业务洞察力；收集并整合各种数据源，确保数据的完整性和一致性；使用数据清洗技术，去除无效和错误的数据记录；对数据进行格式化处理，确保所有数据的格式一致，例如将所有时间戳统一为标准格式；应用多模态分析模型，综合处理多种类型的数据特征，生成多模态分析架构；将多模态分析架构应用于实际业务场景；基于多模态分析架构，对优化的数据结构进行初步探索性分析，识别数据分布特性和异常点；应用统计分析方法，进一步挖掘数据中的潜在模式和关联关系；利用关联规则学习技术，发现数据间的隐含关联模式，例如识别电力使用高峰时段与特定环境条件的关系；生成初始分析数据，将初始分析数据存储在数据库中，以便后续使用；基于初始分析数据，设置初始模型参数；实时监控新数据流，确保及时捕捉新业务数据；使用在线迁移学习算法，结合新数据流动态调整模型参数，确保模型的适应性和预测能力；定期评估模型的预测精度，确保模型的适应性和预测能力；生成自适应模型参数配置，例如在新的电力使用数据到来时，动态调整模型参数以适应季节性变化；持续监测模型的表现，记录模型的预测误差；采用高级数据处理方法，优化初始分析数据；定期评估模型的预测精度，优化分析数据，生成高质量的分析中间结果；将高质量的分析中间结果应用于实际业务决策；
通过以上步骤，电力公司可以有效地提升数据处理能力和业务洞察力，持业务的持续优化和发展。

[0036] 本申请考虑到，该公式用于计算出模型参数的更新量，以生成自适应模型参数配置；在能源电力领域，数据处理和模型优化是确保系统稳定运行和高效管理的关键，引入了在线迁移学习算法和多模态特征增强技术，结合多种非线性映射和正则化技术，以实现实时的数据处理和模型优化；可选地，基于所述初始分析数据，使用在线迁移学习算法，结合新数据流动态调整模型参数，确保模型的适应性和预测能力，生成自适应模型参数配置，包括：
对多源数据流进行数据预处理，提取多模态特征，结合不同模态的信息，增强特征的表达能力；
采用多层感知器进行非线性特征变换，将所述多模态特征转换为更高维度的非线性特征表示；
通过以下公式，计算出多模态特征增强向量:
；
其中，为第个数据点的多模态特征增强向量；为第个数据点的第个模态特征向量；为第个模态特征的权重；为正弦项的权重，用于调整正弦项的影响；为正弦函数的频率；为正弦函数的相位偏移；为对数项的权重，用于调整对数项的影响；为双曲正切项的权重，用于调整双曲正切项的影响；为双曲正切函数的斜率；为模态特征的索引，从1到；为模态特征的总数；为第个数据点的特征向量；
通过以下公式，计算出特征融合与动态调整向量:
；
其中，为第个数据点的特征融合与动态调整向量；为第个数据点的第个特征增强向量；为第个特征增强向量的权重；为高斯项的权重，用于调整高斯项的影响；
为初始特征增强向量；为高斯函数的标准差；为正弦项的权重，用于调整正弦项的影响；为对数项的权重，用于调整对数项的影响；为特征增强向量的索引，从1到；为特征增强向量的总数；为正弦函数的相位偏移；
基于所述多模态特征增强向量以及特征融合与动态调整向量，结合多种非线性映射和正则化技术，通过以下公式，计算出模型参数的更新量：
；
其中，为第个模型参数的更新量；为学习率，控制参数更新的步长；为
在线迁移学习损失函数；为第个模型参数；为正弦项的权重，用于调整正弦项的影响；
为正弦函数的频率；为正弦函数的相位偏移；为对数项的权重，用于调整对数项的影响；为双曲正切项的权重，用于调整双曲正切项的影响；为双曲正切函数的斜率；为特征融合与动态调整项的权重；为第个数据点的特征融合与动态调整向量；为第个数据点的第个特征值；为高斯项的权重，用于调整高斯项的影响；为高斯函数的标准差；
为正弦项组合的权重，用于调整正弦项组合的影响；为对数项的权重，用于调整对数项的影响；为模型参数的总数；为数据点的索引，从1到；为数据点的总数；表示第个模型参数的初始值或在某个特定参考点的最佳估计值; 为第个模型参数；
基于所述模型参数的更新量，进行多次参数平滑处理，并对验证集进行评估，确保模型参数的自适应性和预测能力，生成自适应模型参数配置。

[0037] 该方法旨在通过综合处理多源数据流，提取多模态特征，并结合在线迁移学习算法动态调整模型参数，确保模型的适应性和预测能力；通过这种方式，可以增强特征的表达能力，提高模型在新数据流中的表现，生成自适应模型参数配置。

[0038] 在多模态特征增强向量中，线性组合：通过线性组合不同模态的特征，综合考虑各模态的贡献，形成一个综合的特征表示；正弦项：增加
特征的非线性成分，提高模型的泛化能力；对数项 :强调特征值的绝对大
小，对较大特征值给予更大权重；双曲正切项 :提供平滑的非线性变换，使特征表示更加灵活；
在特征融合与动态调整向量中，线性组合：通过线性组合不同特
征增强向量，综合考虑各特征的贡献，形成一个综合的特征融合表示；高斯项:通过高斯分布，使特征融合更加符合自然界的规律，增强
模型的鲁棒性；正弦项：增加特征融合的随机性，帮助跳出局部最优解；
对数项 :强调特征融合后的特征值的绝对大小，对较大特征值给予更大权
重；
在模型参数的更新量中，学习率 :控制参数更新的速度,过高的学习率可能
导致模型震荡,而过低的学习率则会延长训练时间;偏导数 :代表了在线迁
移学习损失函数对模型参数的敏感度，指导参数更新的方向；正弦项 :增
加参数更新的随机性,帮助跳出局部最优解;对数项 :强调参数偏
离其初始值的程度，对远离初始值的参数给予更大调整力度；双曲正切项 :
提供平滑的参数更新方式，使更新过程更加渐进和可控；特征融合与动态调整项：将特征融合与动态调整向量纳入考虑，增强模型的适应性；高斯项
:通过高斯分布，使参数更新更加符合自然界的规律，增强模型的
鲁棒性；正弦项组合：增加参数更新的复杂性，提高模型的
灵活性；对数项 :强调特征融合与动态调整向量的绝对大小,对较大值给
予更大权重;
其中，：第i个数据点的第k个模态特征向量得出, ：多模态特征增强向量计算得出；：特征增强向量计算得出；：特征融合与动态调整向量计算得出；：第i个数据点的第j个特征值得出；：模型参数生成； :初始模型参数生成；：在线
迁移学习损失函数对模型参数的偏导数计算得出；其他参数
：通常需要根据具体应用场景进行手动设置或通过超
参数搜索技术自动调优，这些参数的选择往往依赖于实验结果，通过试错法找到最合适的值，以达到最佳的模型性能。

[0039] 假设一家电力公司需要调整其电力使用预测模型，以实时应对最新的业务需求;假设正弦项的权重；正弦函数的频率；正弦函数的相位；
对数项的权重；双曲正切项的权重；双曲正切函数的斜率；模态特
征的权重；假设；多模态特征增强向量
；假设特征增强向量的权重；高斯项的权重
；初始特征增强向量；高斯函数的标准差；正弦项的权重；
对数项的权重；假设；特征融合与动态调整向量
；假设学习率；在线迁
移学习损失函数；正弦项的权重；
正弦函数的频率；正弦函数的相位偏移；对数项的权重；双曲正切
项的权重；双曲正切函数的斜率；特征融合与动态调整项的权重
；高斯项的权重；高斯函数的标准差；正弦项组合的权重；对数项
的权重；模型参数；初始模型参数；数据点的总数；模型
参数的更新量
；
通过以上步骤，电力公司可以提取多模态特征,运用在线迁移学习算法，实时更新和优化其预测模型，确保模型在新数据环境下的高精度和高可靠性，生成自适应模型参数配置。

[0040] 可选地，所述基于所述初始分析数据，使用在线迁移学习算法，结合新数据流动态调整模型参数，确保模型的适应性和预测能力，生成自适应模型参数配置，包括：基于所述初始分析数据，使用在线迁移学习算法，对模型参数进行初步调整，生成初步调整的模型参数；
基于所述初步调整的模型参数，结合新数据流中的特征变化，动态识别并调整模型中的关键参数，生成动态优化的模型参数；
基于所述动态优化的模型参数，持续监控模型新数据处理表现，通过自动优化模型参数，确保高预测能力和稳定性，生成稳定的模型参数配置；
基于所述稳定的模型参数配置，测试模型的多场景适应能力，结合预测精度和计算效率进行全面评估，确保具备高自适应能力，生成自适应模型参数配置。

[0041] 假设有一家电力公司，需要通过智能化的数据处理方法优化业务流程；基于初步分析数据，使用在线迁移学习算法，对模型参数进行初步调整，生成初步调整的模型参数。具体包括从初步分析数据中提取关键特征，设置初始模型参数，使用在线迁移学习算法进行初步调整，并验证调整效果；基于初步调整的模型参数，结合新数据流中的特征变化，动态识别并调整模型中的关键参数，生成动态优化的模型参数。具体包括实时监控新数据流，动态识别特征变化，动态调整关键参数，并实时更新模型参数；基于动态优化的模型参数，持续监控模型在处理新数据时的表现，通过自动优化模型参数，确保高预测能力和稳定性，生成稳定的模型参数配置。具体包括持续监控模型表现，记录预测误差，自动优化模型参数，生成稳定的模型参数配置，并定期评估模型性能；基于稳定的模型参数配置，测试模型在不同场景下的适应能力，结合预测精度和计算效率进行全面评估，确保模型具备高自适应能力，生成最终的自适应模型参数配置。具体包括设计多种测试场景，评估模型的预测精度和计算效率，结合所有测试结果进行全面评估，生成最终的自适应模型参数配置，并进行实际验证测试。

[0042] 通过以上步骤，电力公司可以得到自适应模型参数配置，实现智能化数据处理方法，优化业务流程，为长期发展提供技术支持。

[0043] 105、基于所述高质量的分析中间结果，构建多维度可视化界面，支持用户交互式探索，并提供预测性分析，生成智能决策支持系统。

[0044] 生成智能决策支持系统，提升用户体验和决策效率；设计开发可视化组件，进行关键指标展示和趋势分析，生成多维度可视化界面；集成数据筛选和多视角切换功能，支持用户进行交互式探索，生成交互式探索环境；提供预测性分析，预测未来趋势和潜在风险，生成预测性分析报告；集成智能推荐功能，确保决策建议和行动方案个性化，生成智能决策支持系统；提供直观、交互式的数据展示和分析工具，支持用户进行科学决策，提升决策的科学性和有效性。

[0045] 可选地，所述基于所述高质量的分析中间结果，构建多维度可视化界面，支持用户交互式探索，并提供预测性分析，生成智能决策支持系统，包括：基于所述高质量的分析中间结果，设计开发可视化组件，进行关键指标展示和趋势分析，生成多维度可视化界面；
基于所述多维度可视化界面，集成数据筛选和多视角切换功能，支持用户进行交互式探索，生成交互式探索环境；
基于所述交互式探索环境，提供预测性分析，预测未来趋势和潜在风险，生成预测性分析报告；
基于所述预测性分析报告，集成智能推荐功能，确保决策建议和行动方案个性化，生成智能决策支持系统。

[0046] 假设一家电力公司需要构建一个智能决策支持系统，以实时反映最新的业务状况并提供科学决策支持；从各个电力设施获取原始数据，经过清洗、转换和标准化处理后，形成高质量的分析中间结果，为后续的分析奠定基础；基于上述分析中间结果，设计并实现一系列定制化的可视化组件，从不同角度展现关键性能指标，支持管理层快速掌握电力系统的整体状况及变化趋势；在可视化界面上加入高级筛选和多视角切换功能，用户可以根据实际需要灵活查看；通过图表元素的点击、拖拽等交互方式，用户可以深入探索数据背后的细节，获得更加精准的洞察；利用先进的算法和技术，对收集到的数据进行了深度挖掘，准确预测未来的电力需求和设备性能，提前发现潜在的安全隐患或故障迹象；系统自动生成预测性分析报告，清晰呈现预期的发展方向及可能面临的问题，并提出相应的预防措施；针对不同的应用场景和用户群体，开发智能推荐引擎，根据用户特定需求和过往决策记录，提供量身定制的建议和服务，有效提升工作效率和决策质量；
通过以上步骤，电力公司建立起一个集多维度功能为一体的智能决策支持系统，增强了电力系统管理和优化方面的竞争力。

[0047] 图2为本申请实施例提供一种一种基于人工智能的大数据分析处理系统的结构示意图，如图2所示，该装置包括：收集模块21，用于多途径收集用户的业务需求信息；
分析模块22，用于基于人工智能技术，结合外部影响因素，全面分析所述业务需求信息，生成数据分析目标；
处理模块23，用于基于所述数据分析目标，实时整合多源原始数据，利用关联规则学习技术构建数据间关联关系，采用增量学习算法处理新加入的数据流，生成优化的数据结构；
调整模块24，用于基于所述优化的数据结构，运用多模态分析模型深入分析，挖掘潜在价值信息，使用在线迁移学习算法动态调整模型参数，生成高质量的分析中间结果；
预测模块25，用于基于所述高质量的分析中间结果，构建多维度可视化界面，支持用户交互式探索，并提供预测性分析，生成智能决策支持系统。

[0048] 图2所述的一种基于人工智能的大数据分析处理系统可以执行图1所示实施例所述的一种基于人工智能的大数据分析处理方法，其实现原理和技术效果不再赘述。对于上述实施例中的一种基于人工智能的大数据分析处理系统其中各个模块、单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

[0049] 在一个可能的设计中，图2所示实施例的一种基于人工智能的大数据分析处理系统可以实现为计算设备，如图3所示，该计算设备可以包括存储组件31以及处理组件32；所述存储组件31存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理组件32调用执行。

[0050] 所述处理组件32用于：多途径收集用户的业务需求信息；基于人工智能技术，结合外部影响因素，全面分析所述业务需求信息，生成数据分析目标；基于所述数据分析目标，实时整合多源原始数据，利用关联规则学习技术构建数据间关联关系，采用增量学习算法处理新加入的数据流，生成优化的数据结构；基于所述优化的数据结构，运用多模态分析模型深入分析，挖掘潜在价值信息，使用在线迁移学习算法动态调整模型参数，生成高质量的分析中间结果；基于所述高质量的分析中间结果，构建多维度可视化界面，支持用户交互式探索，并提供预测性分析，生成智能决策支持系统。

[0051] 其中，处理组件32可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

[0052] 存储组件31被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

[0053] 当然，计算设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、显示组件、通信组件等。

[0054] 输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是输出设备、输入设备等。

[0055] 通信组件被配置为便于计算设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

[0056] 其中，该计算设备可以为物理设备或者云计算平台提供的弹性计算主机等，此时计算设备即可以是指云服务器，上述处理组件、存储组件等可以是从云计算平台租用或购买的基础服务器资源。

[0057] 本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时可以实现上述图1所示实施例的一种基于人工智能的大数据分析处理方法。

[0058] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

[0059] 以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

[0060] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0061] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

查看完整全部详细技术资料

当前第1页第1页第2页第3页