【技术实现步骤摘要】
本申请涉及仿真数据处理，尤其涉及一种基于深度神经网络的业务数据检索方法及装置。
技术介绍
1、仿真系统，也被称为模拟系统，是一种复杂的计算机系统，其主要用于训练、研究和预测等领域。这种系统通过模拟真实环境中的变量和互动过程，能够帮助科学家或专业人员更好地理解特定情景下可能发生的结果。并能够基于这些结果进行产品设计改进，天气预测，飞行员训练，军事训练，金融市场分析等。除了直接模拟现实世界的应用，仿真系统也可以在虚拟现实和电子游戏中应用。通过模仿现实世界的物理定律和环境，仿真系统能够为用户创造出沉浸式的体验。
2、在当前的仿真系统集成中，业务数据呈现出多样化、动态变化的特点，这对数据处理能力的要求更高。并且，现如今的用户越来越在乎仿真系统的体验效果，即对仿真系统数据的处理速度与呈现方式提出来更高的要求。而现有的仿真系统，往往难以在数字处理能力与用户体验感两方面兼顾，难以满足不断变化的市场需求和用户需求。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种基于深度神经网络的业务数据检索方法，解决了现有的仿真系统难以在数字处理能力与用户体验感两方面兼顾的问题，实现了一种基于深度神经网络的业务数据检索方法能够解决上述问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于深度神经网络的业务数据检索方法，包括：对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据；其中，所述原始业务数据是多维时变数据；将所述栅格数据整合为结构化数据集；分析所述结构化数据集并生成对应的数据视图；通过训练后的
3、结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据前，还包括：对获取的所述原始业务数据进行一次预处理；其中，所述一次预处理包括对所述原始业务数据进行清洗、去噪与平滑操作。
4、结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，所述对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据，包括：根据系统当前的业务需求或目标定义信息栅格规则；确定所述信息栅格规则并以此划分所述原始业务数据得到栅格数据，并为各所述栅格数据设置标识符。
5、结合第一方面，在第三种可能的实现方式中，所述将所述栅格数据整合为结构化数据集，包括：对所述栅格数据进行二次预处理，并将所述二次预处理后的所述栅格数据整合为结构化数据；基于所述结构化数据进行数据特征提取得到数据特征；根据各所述结构化数据以及其对应的所述数据特征作为数据元素构建所述结构化数据集。
6、结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述生成对应的数据视图，包括：为所述结构化数据集中的各所述数据元素设计适配的数据结构；根据各所述数据元素的所述数据结构生成对应的所述数据视图。
7、结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述生成对应的数据视图前，还包括：确定所述结构化数据的统计信息，并将所述统计信息补入所述数据特征中。
8、结合第一方面，在第六种可能的实现方式中，所述得到检索结果后，还包括：将所述检索结果进行局部可视化展示。
9、第二方面，本申请实施例提供了一种基于深度神经网络的业务数据检索装置，包括：栅格化模块，用于对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据；其中，所述原始业务数据是多维时变数据；整合模块，用于将所述栅格数据整合为结构化数据集；生成模块，用于分析所述结构化数据集并生成对应的数据视图；匹配模块，用于通过训练后的深度神经网络模型输出所述数据视图的特征向量，并根据所述特征向量与用户搜索内容进行分区匹配，得到检索结果。
10、第三方面，本申请实施例提供了一种设备，所述设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；所述处理器执行所述可执行指令时，实现如第一方面或第一方面任一种可能实现的方式所述的方法。
11、第四方面，本申请实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质包括用于存储计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被执行时，使如第一方面或第一方面任一种可能实现的方式所述的方法被实现。
12、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
13、本申请实施例通过采用了将原始业务数据栅格化能够将高维数据降维到低维空间，减少计算复杂度和存储空间；构建结构化数据集能够将结构化数据分类；生成数据视图能够将数据更直观地展示给用户。有效解决了现有的仿真系统难以在数字处理能力与用户体验感两方面兼顾的问题，进而实现了一种基于深度神经网络的业务数据检索方法能够在保持数据处理能力的前提下兼顾用户的体验感，能够满足不断变化的市场需求和用户需求。
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1.一种基于深度神经网络的业务数据检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述栅格数据整合为结构化数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成对应的数据视图，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成对应的数据视图前，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到检索结果后，还包括：
8.一种基于深度神经网络的业务数据检索装置，其特征在于，包括：
9.一种用于执行基于深度神经网络的业务数据检索方法的设备，其特征在于，包括：
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，包括用于存储计算机程序或指令，当该计算机程序或指令被执行时，使如权利要求1至7中任一项所述的方法被实现
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的业务数据检索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的原始业务数据进行信息栅格化处理得到栅格数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述栅格数据整合为结构化数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成对应的数据视图，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：张少军，李晓朋，刘科检，何宇，王宬，樊超，侯建鹏，
申请(专利权)人：西安羚控电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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