申请/专利权人：上海寰琪智能科技有限公司

申请日：2022-12-26

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118261493A

主分类号：G06Q10/067

分类号：G06Q10/067;G06Q10/10;G06Q50/04

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：发明公开了用于工业数字AI算法及智能模型验证系统，AI算法包括以下补正工业数据收集、数据预处理、数据分类、数据回归、数据聚类、数据关联、数据时间序列、数据综合评价、数据推荐、数据文本挖掘、提供统计分析方法、系统接收以及验证系统，验证主要为主要是将工业数据通过AI算法后发送至验证系统，再由验证系统将系统接收的工业数据进行验证,通过设置工业数据收集、数据预处理、数据分类、数据回归、数据聚类、数据关联、数据时间序列、数据综合评价、数据推荐、数据文本挖掘、提供统计分析方法、系统接收以及验证系统，实现了工业数据的AI算法，提高了工业生产效率以及安全性。

主权项：1.用于工业数字AI算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：工业数据收集：包括流程生产、研发设计、项目管理、产品销售、增值服务以及办公服务；S2：数据预处理：提供对数据进行预处理功能,包括对数据的清洗、转换、归约、集成等，以便提高分析数据的质量；S3：数据分类：分类属于预测任务，就是通过已有数据集训练集的学习，得到一个目标函数f模型,把每个属性集x映射到目标属性y类，且y必须是离散的；S4：数据回归：回归是最常用的数值预测方法，它是在分析现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量的值；S5：数据聚类：聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是,组内的对象相互之间是相似的相关的,而不同组中的对象是不同的不相关的；S6：数据关联：关联规则,指在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构；S7：数据时间序列：使用比较系统的、规范的方法对于多个指标、多个单位同时进行评价的方法，称为综合评价方法；S8：数据综合评价：推荐是根据用户兴趣和行为特点,向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品；S9：数据推荐：推荐是根据用户兴趣和行为特点,向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品；S10：数据文本挖掘：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考；S11：提供统计分析方法,对通过调查获取的各种数据及资料进行数理统计和分析，形成定性和定量的结论。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海寰琪智能科技有限公司 用于工业数字AI算法及智能模型验证系统

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