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申请/专利权人：湖南杰软科技有限公司

摘要：本发明提供基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法，属于大数据技术领域；包括行业大数据模型训练模组和大数据行业规划方案模组，所述行业大数据模型训练模组包括：创新应用场景。本发明通过设置行业大数据模型训练模组和大数据行业规划方案模组具有处理效率高：自动化生成的大数据模型能够快速地处理和分析大量的行业数据，节省了大量的人力和时间成本，可以使得企业能够更快地响应市场变化，做出更及时的决策；准确性高：通过机器学习算法和大数据技术，自动化生成的模型能够准确地识别行业趋势、预测市场需求，从而帮助企业制定更合理的战略和计划；这有助于提高企业的竞争力和市场占有率，可扩展性强。

主权项：1.基于行业大数据模型训练自动生成指定格式的行业规划方法，其特征在于，包括：行业大数据模型训练模组和大数据行业规划方案模组，所述行业大数据模型训练模组包括：创新应用场景、大数据规划流程与大数据驱动流程，指定格式输出、多数据融合处理与智能优化算法，以及模型扩展与定型和实时更新与调整；所述大数据行业规划方案模组包括：数据收集与预处理，模型设计与训练，模型评估与优化，自动生成行业规划方案，方案评估与调整，实施与监控，持续更新与迭代；所述创新应用场景规划包括新兴行业领域规划，行业规划自动生成；所述大数据规划流程包括整合规划效率和准确性；所述大数据规划流程包括整合规划规律和趋势和拓展应用范围和价值；所述指定格式输出包括：设置格式自动生成和输出，设置技术融合，标注统一训练；所述多数据融合处理包括：消除数据冗余和噪音，提高数据质量；所述智能优化算法包括：数据处理技术，标准归一化；所述智能优化算法适用为粒子群优化算法求解优化问题，例如：v_{i,j}t+1＝\omegav_{i,j}t+c_1r_1p_{i,j}-x_{i,j}t+c_2r_2p_{g,j}-x_{i,j}t；其中，v_{i,j}t+1是粒子i在第j维上在第t+1次迭代时的速度；\omega是惯性权重，用于控制粒子的速度变化；c_1和c_2是学习因子，通常取正数；r_1和r_2是两个在[0,1]范围内的随机数；p_{i,j}是粒子i在第j维上的历史最优位置；p_{g,j}是整个粒子群在第j维上的全局最优位置；x_{i,j}t是粒子i在第j维上在第t次迭代时的位置；所述模型扩展与定型包括：规划方案并不断优化调整，算法最优解；所述实时更新与调整：模型发展最近动态实时更新和根据事实策划方案为行业提出指导。

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