【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息管理系统，具体为一种基于人工智能的信息智能管理方法及系统。
技术介绍
1、信息管理是人类为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对信息资源进行计划、组织、领导和控制的社会活动，简单地说，信息管理就是人对信息资源和信息活动的管理，信息管理是指在整个管理过程中，人们收集、加工和输入、输出的信息的总称，信息管理的过程包括信息收集、信息传输、信息加工和信息储存。
2、随着现代科技的发展，现在用户信息管理系统，逐渐接入了面部和声纹等生物信息，用于快速地识别匹配到用户的信息，现在的面部识别主要分为二维的面部特征采集和三维的面部特征采集，像目前的一些面部识别的支付都是使用到二维的面部识别，当人面部出现偏移时，就会出现识别失败的情况出现，而由于三维面部特征采集时，需要将用户的面部多角度进行采集，然后通过计算机拼接，形成三维的立体面部特征，当面部识别时，三维面部识别即可允许用户出现一定量的偏移，而造成识别失败，但是上述三维面部特征的采集和管理，需要大量的数据运算，并且拼接建模的效果较差，当用户的面部特征较为相近时，依然存在面部信息和用户基础信息无法匹配，影响信息智能管理的准确性；
3、现在除去面部识别的生物特征与用户信息匹配，还会使用到声纹的方式进行信息管理匹配，但是由于人与人的声纹存在相似性，进而容易出现识别失败的问题出现，进而使得信息管理系统，无法依靠其进行准确信息管理识别，造成管理混乱的情况出现。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的信息智能管理系统，包括信息录入终端、信息可视化终端、数据模块、深度学习模块和整合模块应用于智能信息管理平台；
3、所述数据模块用于智能信息管理平台的数据添加和管理，将所需监测的用户信息进行录入、收集和存储，并能够为智能信息管理平台的深度学习模块进行信息数据的调用；
4、所述深度学习模块用于对用户信息数据进行匹配，并通过ai深度学习提升智能信息管理平台，对用户信息进行学习后的深度分析，并利用学习后的数据对用户数据进行智能化的分类、匹配和管理；
5、所述整合模块用于对所管理的用户数据，进行分析和整理，然后为智能信息管理平台进行用户信息的调用，将用户信息数据进行整理，方便后续智能信息管理平台的查找使用。
6、在进一步的实施例中，所述深度学习模块包括学习信息解析单元、ai深度学习单元和ai学习数据导出单元；
7、所述学习信息解析单元对从数据模块内用户导入信息进行数字化解析；
8、所述ai深度学习单元用于对用户进行多角度的信息化分析学习，优化智能信息管理平台对用户信息的管理；
9、所述ai深度学习单元对于信息学习的公式为：
10、c＝α+β(1)
11、unew＝ uold-aw (2)
12、c成本函数，表示网络的损失。α示误差函数，表示模型的预测误差，β表示正则化项，以免过拟合；u new为新的权重，u old是旧的权重，w表示学习率，a表示偏导数。
13、所述ai学习数据导出单元将ai深度学习单元学习后的用户数据进行打包整理，并且以数据信息的形式发送至整合模块。
14、在进一步的实施例中，所述学习信息解析单元还包括信息数据校对单元；
15、所述信息数据校对单元是对用户录入的信息是否全面进行校对检查，防止出现用户关键信息的缺失。
16、在进一步的实施例中，所述ai学习数据导出单元还包括学习数据解析单元和数据转换单元；
17、所述学习数据解析单元是对ai深度学习单元所生成的用户信息管理办法，进行深度的解析，防止深度学习的过程中出现信息数据遗漏；
18、所述数据转换单元是将深度学习的信息管理办法，转换成可视化的信息数据，然后发送到整合模块内。
19、在进一步的实施例中，所述数据模块包括大数据存储单元；
20、所述大数据存储单元是将用户录入的基本信息进行归档储存。
21、在进一步的实施例中，所述大数据存储单元还包括异常信息监测单元和缺失数据补充单元；
22、所述异常信息监测单元用于对用户输入的信息准确性进行检测，防止出现信息内部出现错别字和缺失；
23、所述缺失数据补充单元主要是当用户信息录入错误时，及时提醒并要求其录入补充。
24、在进一步的实施例中，所述整合模块包括学习数据分析单元和信息整理单元；
25、所述学习数据分析单元是对深度学习模块所产生的用户信息管理办法，将学习的数据进行分析保留；
26、所述信息整理单元将所有学习成功后的用户信息进行整理并发送。
27、在进一步的实施例中，所述学习数据分析单元还包括信息同步单元、信息研判单元和信息备份单元；
28、所述信息同步单元是将深度学习后的信息数据进行同步；
29、所述信息研判单元对最后输出管理的用户信息进行进一步的准确度研判；
30、所述信息备份单元用于对管理使用的用户信息进行多一次的备份，防止数据的丢失。
31、在进一步的实施例中，所述信息录入终端包括面部采集、语音录入和信息录入设备，用于将用户面部和声纹的生物信息进行采集，然后再将对应的用户信息录入；
32、所述信息可视化终端包括有面部识别摄像、声纹识别麦克风和可触屏智能设备，通过信息可视化终端可实现用户信息的调用和识别。
33、一种基于人工智能的信息智能管理系统的使用方法，其步骤如下：
34、步骤一：先通过信息导入终端将所需管理的用户信息进行录入到数据模块内，录入信息为用户的基本信息、联系方式、面部数据和声音数据，然后数据模块内的大数据存储单元将用户信息进行存储，并且利用异常信息监测单元和缺失数据补充单元进行信息准确度的检查，并提醒录入信息存在问题或是缺失的问题；
35、步骤二：录入的信息通过数据模块，传输到深度学习模块中，利用ai的深度学习技术，学习采集的用户面部和声纹信息，自动识别面部和声纹数据的特征，然后将识别的特征与大数据存储单元中的导入信息进行匹配，使得智能信息管理平台能够更好地对用户信息进行管理和调用；
36、步骤三：对用户的信息和录入的生物信息学习完成后，用户的信息通过整合模块进行归类分档，并且进行备份存储，之后即可在信息可视化终端对用户信息进行查看使用。
37、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
38、1、本专利技术，通过ai的大数据深度学习算法，ai可以将用户采集的多角度面部信息进行模拟组合，先确定用户的性别与基础信息是否匹配，然后根据男女的面部生理特征对所导入的数据进行学习验算，将用户的三维面部信息进行生成，之后利用深度学习，对用户的面部信息进行多角度、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：包括信息录入终端、信息可视化终端、数据模块、深度学习模块和整合模块应用于智能信息管理平台；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：所述深度学习模块包括学习信息解析单元、AI深度学习单元和AI学习数据导出单元；
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：所述学习信息解析单元还包括信息数据校对单元；
4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：所述AI学习数据导出单元还包括学习数据解析单元和数据转换单元；
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：所述数据模块包括大数据存储单元；
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：所述大数据存储单元还包括异常信息监测单元和缺失数据补充单元；
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的信息智能管理系统，其特征在于：所述整合模块包括学习数据分析单元和信息整理单元；
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。