【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息分析的，具体涉及一种基于人工智能和大数据的信息分析方法和系统。
技术介绍
1、人工智能和大数据分析的结合，可以快速地实现信息分析，以得到用户需要的信息分析结果。然而，人工智能对于大数据进行信息分析的准确性，受到人工智能的网络结构、训练用的数据量、训练参数等多方面的影响。因此，一个准确性高的人工智能往往需要耗费极大的成本，这导致了市面上的人工智能大部分都需要收费使用。然而，由于市面上的人工智能太多，准确性和收费也存在差异，导致用户难以根据实际需求选择合适的人工智能对大数据进行信息分析，即现有技术存在选择人工智能对大数据进行信息分析的难度大的技术缺陷。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于人工智能和大数据的信息分析方法和系统，可以克服现有技术中的缺点与不足。
2、本申请实施例的第一方面提供了一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，包括：
3、将待分析大数据输入至若干个人工智能模型，得到若干个隐藏信息分析结果和各个隐藏信息分析结果的信息分析费用；
4、根据各个所述隐藏信息分析结果的结果误差，得到各个所述隐藏信息分析结果的结果评分；
5、根据所述待分析大数据、结果评分和所述信息分析费用，得到各个所述人工智能模型的性价比评分；
6、根据所述信息分析费用、所述结果评分和所述性价比评分显示各个所述人工智能模型，以供用户选择；
7、将用户选择的人工智能模型的隐藏信息分析结果确定为目标信息分析结果，显示所
8、进一步，所述根据各个所述隐藏信息分析结果的结果误差，得到各个所述隐藏信息分析结果的结果评分的步骤，包括：
9、通过以下公式，得到所述结果评分：
10、
11、其中，s为结果评分，k为隐藏信息分析结果的总数量，xi为第i个隐藏信息分析结果的结果数据，为隐藏信息分析结果的平均结果数据。
12、进一步，所述根据所述待分析大数据、结果评分和所述信息分析费用，得到各个所述人工智能模型的性价比评分的步骤，包括：
13、根据所述结果评分，获取各个所述人工智能模型的费用权重；其中，结果评分越小，费用权重越小；
14、根据所述信息分析费用、所述费用权重和所述待分析大数据的数据量，得到各个所述人工智能模型的所述性价比评分。
15、进一步，所述根据所述信息分析费用、所述费用权重和所述待分析大数据的数据量，得到各个所述人工智能模型的所述性价比评分的步骤，包括：
16、根据所述信息分析费用和所述费用权重，得到各个所述人工智能模型的费用价值；
17、根据所述费用价值和所述数据量，得到所述性价比评分。
18、进一步，所述根据所述信息分析费用、所述结果评分和所述性价比评分显示各个所述人工智能模型的步骤，包括：
19、根据所述信息分析费用，从小到大排列显示各个所述人工智能模型；
20、或，根据所述结果评分，从大到小排列显示各个所述人工智能模型；
21、或，根据所述性价比评分，从大大小排列显示各个所述人工智能模型。
22、本申请实施例的第二方面提供了一种基于人工智能和大数据的信息分析系统，包括：
23、隐藏信息分析结果和费用获取模块，用于将待分析大数据输入至若干个人工智能模型，得到若干个隐藏信息分析结果和各个隐藏信息分析结果的信息分析费用；
24、结果评分获取模块，用于根据各个所述隐藏信息分析结果的结果误差，得到各个所述隐藏信息分析结果的结果评分；
25、性价比评分获取模块，用于根据所述待分析大数据、结果评分和所述信息分析费用，得到各个所述人工智能模型的性价比评分；
26、显示模块，用于根据所述信息分析费用、所述结果评分和所述性价比评分显示各个所述人工智能模型，以供用户选择；
27、目标信息分析结果显示模块，用于将用户选择的人工智能模型的隐藏信息分析结果确定为目标信息分析结果，显示所述目标信息分析结果。
28、进一步，所述结果评分获取模块用于通过以下公式，得到所述结果评分：
29、
30、其中，s为结果评分，k为隐藏信息分析结果的总数量，xi为第i个隐藏信息分析结果的结果数据，为隐藏信息分析结果的平均结果数据。
31、进一步，所述性价比评分获取模块包括：
32、费用权重获取子模块，用于根据所述结果评分，获取各个所述人工智能模型的费用权重；其中，结果评分越小，费用权重越小；
33、性价比评分获取子模块，用于根据所述信息分析费用、所述费用权重和所述待分析大数据的数据量，得到各个所述人工智能模型的所述性价比评分。
34、进一步，所述性价比评分获取子模块，包括：
35、费用价值获取子模块，用于根据所述信息分析费用和所述费用权重，得到各个所述人工智能模型的费用价值；
36、价值和数据量运算子模块，用于根据所述费用价值和所述数据量，得到所述性价比评分。
37、进一步，所述目标信息分析结果显示模块用于根据所述信息分析费用，从小到大排列显示各个所述人工智能模型；或，根据所述结果评分，从大到小排列显示各个所述人工智能模型；或，根据所述性价比评分，从大大小排列显示各个所述人工智能模型。
38、相对于相关技术，本申请通过将待分析大数据输入至若干个人工智能模型，得到若干个隐藏信息分析结果和各个隐藏信息分析结果的信息分析费用，然后根据各个所述隐藏信息分析结果的结果误差，得到各个所述隐藏信息分析结果的结果评分，再根据所述待分析大数据、结果评分和所述信息分析费用，得到各个所述人工智能模型的性价比评分，以根据所述信息分析费用、所述结果评分和所述性价比评分显示各个所述人工智能模型，方便用户根据信息分析费用、结果评分和性价比评分进行人工智能模型的选择，最后将用户选择的人工智能模型的隐藏信息分析结果确定为目标信息分析结果，显示所述目标信息分析结果，有利于用户从多个人工智能模型的隐藏信息分析结果中，选择以获取符合自己要求的目标信息分析结果，降低了选择人工智能对大数据进行信息分析的难度，提高用户选择需要对大数据进行信息分析时选择人工智能的便捷性，而且由于隐藏信息分析结果不会向用户显示，因此还可以保护其他未被选中的人工智能模型的隐藏信息分析结果得隐蔽性。
39、为了能更清晰的理解本申请，以下将结合附图说明阐述本申请的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据各个所述隐藏信息分析结果的结果误差，得到各个所述隐藏信息分析结果的结果评分的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据所述待分析大数据、结果评分和所述信息分析费用，得到各个所述人工智能模型的性价比评分的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据所述信息分析费用、所述费用权重和所述待分析大数据的数据量，得到各个所述人工智能模型的所述性价比评分的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据所述信息分析费用、所述结果评分和所述性价比评分显示各个所述人工智能模型的步骤，包括：
6.一种基于人工智能和大数据的信息分析系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析系统，其特征在于，所述结果评分获
8.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析系统，其特征在于，所述性价比评分获取模块包括：
9.根据权利要求3所述的基于人工智能和大数据的信息分析系统，其特征在于，所述性价比评分获取子模块，包括：
10.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析系统，其特征在于，所述目标信息分析结果显示模块用于根据所述信息分析费用，从小到大排列显示各个所述人工智能模型；或，根据所述结果评分，从大到小排列显示各个所述人工智能模型；或，根据所述性价比评分，从大大小排列显示各个所述人工智能模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据各个所述隐藏信息分析结果的结果误差，得到各个所述隐藏信息分析结果的结果评分的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据所述待分析大数据、结果评分和所述信息分析费用，得到各个所述人工智能模型的性价比评分的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据所述信息分析费用、所述费用权重和所述待分析大数据的数据量，得到各个所述人工智能模型的所述性价比评分的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述根据所述信息分析费用、所述结果评分和所述性价比评分显示各...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈翠松，
申请(专利权)人：广东机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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。