【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种计算机人工智能信息筛选系统。
技术介绍
1、在信息化和数字化迅速发展的现代，大量行业和领域中均产生了海量数据。这些数据若能被有效处理和分析，将极大推动决策制定、新知识发现和业务优化。然而，数据的利用效率和质量往往被数据处理的复杂性所束缚。尤其是在需要运用深度学习技术的场景中，从原始数据到有价值的信息转换涉及多个阶段，每个阶段都有可能成为效率低下的瓶颈。
2、数据采集：在现行技术中，数据的采集常依赖于多个不同的源头，且往往需要人工介入来整合各来源的数据。这一过程不仅耗时，还极易因格式不一致或采集方式的差异而影响数据质量。
3、数据预处理：数据通常含有噪声、缺失值或不一致性，需要通过复杂的预处理流程进行清洗和标准化。然而，传统系统往往缺乏灵活性，在处理大规模或多样化数据时效率较低。
4、特征提取：特征提取是确定最终分析结果质量的关键步骤。传统方法中，特征提取依赖专家手动选定，这不仅耗时，而且可能由于主观性导致特征不是最优选择。
5、分类与分析：目前，许多系统采用标准机器学习模型对数据进行分类处理，但这些模型常需调整多个参数才能适应特定数据集，一旦数据特性改变，模型的适应性和准确性会大大降低。
6、结果展示：数据分析的结果需要通过直观的方式呈现给用户。目前的解决方案往往过于静态，缺乏与用户交互的能力，使得分析结果的解读和应用受限。
7、基于以上问题，现有技术需要一种能够实现数据的高效整合处理，自动化特征提取，并提供动态交互性展示结
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种全自动化、高效整合的机器学习和深度学习支持系统，该系统通过创新的数据处理模块、自适应的特征提取机制以及智能的分类算法，大幅提高数据的处理效率和分析准确性，同时通过一个动态交互式的界面提供实时的分析结果展示，以解决现有技术中存在的缺陷。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种计算机人工智能信息筛选系统，包括：
3、数据采集模块，负责从各种数据源收集信息；
4、数据预处理模块，对采集到的数据进行清洗、去噪和预处理，以便后续的分析和处理；
5、特征提取模块，使用深度学习模型对预处理后的数据进行特征提取；
6、信息筛选模块，根据提取的特征，使用机器学习算法或深度学习模型对信息进行筛选和分类；
7、结果展示模块，将筛选和分类的结果以直观的方式展示给用户；
8、结果反馈与迭代改进模块，用于接收用户对当前展示结果的反馈，并基于反馈对整个系统进行优化和调整，以提高准确性、效率和用户满意度。
9、优选的，所述数据采集模块能够从多种数据源中收集原始数据，包括社交媒体apis、网站爬虫数据、在线数据库，其公式为：
10、draw＝{d1，d2，...，dn}
11、draw表示收集到的原始数据集，di表示数据源中的一个数据点。
12、优选的，所述数据预处理模块能够去除缺失值，如数据点di中存在缺失值，则去除或填补；
13、
14、其中，μ和σ分别是数据集的平均值和标准差。
15、优选的，所述特征提取模块能够从预处理后的数据中提取有用特征；使用深度学习，cnn进行图像特征提取；
16、f(x)＝relu(w*x+b)
17、f(x)表示特征提取函数；x是输入数据；w和b分别是模型的权重和偏置；relu是非线性激活函数。
18、优选的，所述特征提取模块能够从预处理后的数据中提取有用特征；使用深度学习，cnn进行图像特征提取；
19、f(x)＝relu(w*x+b)
20、f(x)表示特征提取函数；x是输入数据；w和b分别是模型的权重和偏置；relu是非线性激活函数。
21、优选的，所述结果展示模块能够将最终的筛选、分类结果以图表、报告等形式展示给用户，提供直观的信息解析；
22、数据聚类后的散点图：使用pca降维到2维或3维展示高维数据聚类结果：z＝xw，其中x是数据矩阵，w是主成分矩阵，z是降维后的数据矩阵。
23、优选的，所述结果反馈与迭代改进模块由以下几个子模块组成：
24、反馈收集子模块：负责接收和存储用户反馈；
25、反馈分析子模块：对收集到的反馈进行分类和分析；
26、改进策划子模块：生成具体的改进计划；
27、执行和监控子模块：实施改进措施并进行效果监控；
28、归档和报告子模块：将反馈和改进记录归档，并生成分析报告。
29、本专利技术提出的一种计算机人工智能信息筛选系统，有益效果在于：
30、1.提高数据处理效率：本专利技术的系统整合了从数据采集到预处理、再到特征提取和分类的全流程，消除了不同处理步骤之间的隔离，使整体数据处理流程更为高效，显著提高数据分析的效率。
31、2.提升数据分析质量：通过应用深度学习算法自适应地提取数据特征，以及智能化分类处理，本专利技术能准确识别和提取出对结果影响重要的特征，极大地提升数据分析的质量与准确性。
32、3.增强系统的适用性和扩展性：由于系统设计时考虑了数据的多样性和规模性，因此本专利技术采集和处理各类数据的能力比传统方法更强。同时，本专利技术通过模块化和服务化的设计，易于扩展和维护，能满足不同应用需求的快速变化。
33、4.提供动态交互式的用户体验：本专利技术包含一个直观且交互性强的用户界面设计，可以实时展示数据分析结果，方便用户理解和操作。这大大提高了用户体验，使系统的结果展示更加生动，同时也为进一步的数据探索提供了方便。
34、5.降低人力资源投入：通过自动化和智能化的设计，本专利技术降低了对专业人员的依赖，减少了手动调整和优化的需要，从而节省了大量的人力资源投入。
35、总的来说，本专利技术通过一体化的设计和应用深度学习技术，实现了数据处理的高效性和准确性，同时提供了优秀的用户体验，有望大幅提高行业中数据处理和分析的效率和质量，带来显著的经济和社会效益。
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1.一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述数据采集模块能够从多种数据源中收集原始数据，包括社交媒体APIs、网站爬虫数据、在线数据库，其公式为：
3.根据权利要求2所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述数据预处理模块能够去除缺失值，如数据点di中存在缺失值，则去除或填补；
4.根据权利要求3所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述特征提取模块能够从预处理后的数据中提取有用特征；使用深度学习，CNN进行图像特征提取；
5.根据权利要求4所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述信息筛选模块能够根据提取的特征，使用机器学习算法进行信息的分类和筛选，使用支持向量机SVM；
6.根据权利要求5所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述结果展示模块能够将最终的筛选、分类结果以图表、报告等形式展示给用户，提供直观的信息解析；
7.根据权利要求6所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其
...【技术特征摘要】
1.一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述数据采集模块能够从多种数据源中收集原始数据，包括社交媒体apis、网站爬虫数据、在线数据库，其公式为：
3.根据权利要求2所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述数据预处理模块能够去除缺失值，如数据点di中存在缺失值，则去除或填补；
4.根据权利要求3所述的一种计算机人工智能信息筛选系统，其特征在于：所述特征提取模块能够从预处理后的数据中提取有用...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹森，王风国，张义明，谭少兰，周颖，曹元润，曹岩，胡凯，
申请(专利权)人：山东经贸职业学院，
类型：发明
国别省市：
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