本發(fā)明涉及金融數(shù)據(jù)防護(hù)系統(tǒng)，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化ai智能分析系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著數(shù)據(jù)量的激增和計(jì)算能力的提升，大數(shù)據(jù)分析和人工智能已成為推動(dòng)科學(xué)研究和商業(yè)決策的關(guān)鍵工具。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法有效處理海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)，且難以從數(shù)據(jù)中提取深層次的信息。

2、經(jīng)檢索，中國(guó)專利申請(qǐng)?zhí)枮?02211360554.3的專利，公開了基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化ai智能分析系統(tǒng)及其方法，包括智能分析系統(tǒng)本體，智能分析系統(tǒng)本體包括安全管理模塊、ai分析模塊、自助式查詢模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、大數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、中心控制模塊、結(jié)果存儲(chǔ)模塊和可視化展示模塊。上述專利中的智能分析系統(tǒng)，對(duì)于模型評(píng)估和優(yōu)化能力方面還有所不足；以及業(yè)務(wù)的實(shí)用性和適應(yīng)性方面還有待改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化ai智能分析系統(tǒng)及方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化ai智能分析系統(tǒng)，包括：

4、數(shù)據(jù)整理模塊：負(fù)責(zé)收集原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、歸一化的數(shù)據(jù)整理操作；

5、特征工程模塊：通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征；

6、模型訓(xùn)練模塊：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型的訓(xùn)練，具體的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)公式為：

7、

8、s.t.y(i)(wtφ(x(i))+b)≥1-gi,gi≥0

9、其中，w是權(quán)重向量，b是偏置項(xiàng)，p是懲罰參數(shù)，gi是松弛變量；

10、增強(qiáng)學(xué)習(xí)模塊：利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略；

11、量子計(jì)算模塊：利用量子計(jì)算的原理來(lái)處理特定類型的計(jì)算問(wèn)題；

12、結(jié)果評(píng)估模塊：通過(guò)交叉驗(yàn)證、roc曲線方法評(píng)估模型的性能。

13、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述數(shù)據(jù)整理模塊，包括：

14、數(shù)據(jù)收集單元：從多個(gè)數(shù)據(jù)源自動(dòng)采集數(shù)據(jù)；支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的捕獲與處理；

15、數(shù)據(jù)清洗單元：自動(dòng)檢測(cè)和處理缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)；提供數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告，可視化數(shù)據(jù)問(wèn)題；

16、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換單元：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、編碼轉(zhuǎn)換；支持自定義轉(zhuǎn)換邏輯，適配不同算法需求；

17、數(shù)據(jù)整合單元：合并來(lái)自不同源的數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)冗余和不一致問(wèn)題；進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，形成統(tǒng)一的分析數(shù)據(jù)集。

18、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述特征工程模塊，包括：

19、特征提取單元：利用統(tǒng)計(jì)分析、頻譜分析技術(shù)提取特征；支持從文本、圖像的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取特征；

20、特征選擇單元：實(shí)現(xiàn)特征的重要性評(píng)估，包括基于信息增益、相關(guān)系數(shù)；提供自動(dòng)化特征選擇算法，包括遞歸特征消除、基于模型的特征選擇；

21、特征構(gòu)造單元：通過(guò)數(shù)學(xué)變換和組合現(xiàn)有特征創(chuàng)建新特征；支持領(lǐng)域知識(shí)驅(qū)動(dòng)的特征構(gòu)造；

22、特征降維單元：應(yīng)用pca、lda、t-sne方法減少特征維度；優(yōu)化特征集合，提升模型訓(xùn)練效率和性能；

23、所述特征工程模塊通過(guò)遞歸特征消除的方式，來(lái)后向剔除，得到越來(lái)越少的特征，從而來(lái)選擇特征，具體方式為：

24、訓(xùn)練模型：在當(dāng)前特征集上訓(xùn)練svm模型；

25、排序特征：根據(jù)每個(gè)特征對(duì)svm超平面決策函數(shù)的貢獻(xiàn)進(jìn)行排序；

26、剔除特征：移除排名最低的特征；

27、重復(fù)過(guò)程：使用剩余的特征重復(fù)上述步驟；

28、其中，svm的決策函數(shù)為：

29、

30、其中，x是輸入向量，n是樣本數(shù)量，ai是拉格朗日乘子，yi是類別標(biāo)簽，k(x,xi)是核函數(shù)，c是偏置項(xiàng)。

31、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述特征工程模塊應(yīng)用t-sne方法減少特征維度，t-sne的損失函數(shù)為：

32、

33、其中：

34、p是在高維空間中的相似度概率分布；

35、q是在低維空間中的相似度概率分布；

36、kl是kullback-leibler散度；

37、pij是在高維空間中對(duì)象i選擇對(duì)象j作為鄰居的概率；

38、qij是在低維空間中對(duì)象i選擇對(duì)象j作為鄰居的概率。

39、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述模型訓(xùn)練模塊，包括：

40、模型選擇單元：提供多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，支持自定義模型的導(dǎo)入與使用；

41、超參數(shù)調(diào)優(yōu)單元：利用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)；

42、模型訓(xùn)練單元：高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，支持分布式計(jì)算；提供訓(xùn)練進(jìn)度監(jiān)控和性能評(píng)估指標(biāo)；

43、模型存儲(chǔ)與管理單元：支持模型的持久化存儲(chǔ)，方便后續(xù)使用和部署；提供模型版本控制，追蹤模型迭代歷史；

44、所述增強(qiáng)學(xué)習(xí)模塊，包括：

45、環(huán)境建模單元：構(gòu)建和模擬增強(qiáng)學(xué)習(xí)的環(huán)境，定義狀態(tài)空間和動(dòng)作空間；支持環(huán)境的可視化，幫助理解復(fù)雜環(huán)境結(jié)構(gòu)；

46、策略訓(xùn)練單元：實(shí)施各類策略算法，支持策略的迭代訓(xùn)練和調(diào)整；

47、獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)單元：設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)目標(biāo)策略；支持自定義獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求；

48、策略評(píng)估與優(yōu)化單元：評(píng)估訓(xùn)練策略的性能，識(shí)別可能的過(guò)擬合或欠擬合問(wèn)題；提供策略優(yōu)化建議。

49、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述量子計(jì)算模塊，包括：

50、量子算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)單元：提供基礎(chǔ)量子算法，支持用戶自定義量子算法的實(shí)現(xiàn)和測(cè)試；

51、量子電路模擬單元：在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上模擬量子電路的運(yùn)行，驗(yàn)證量子算法的正確性；提供量子邏輯門的可視化編輯和操作界面；

52、量子噪聲模擬與處理單元：模擬量子系統(tǒng)中的噪聲及其對(duì)算法影響；提供錯(cuò)誤糾正方案，增強(qiáng)算法的魯棒性；

53、量子資源優(yōu)化單元：優(yōu)化量子算法的資源消耗，探索達(dá)到相同計(jì)算目標(biāo)的更高效量子算法；

54、所述量子計(jì)算模塊，利用量子傅里葉變換，首先找到給定整數(shù)n的隨機(jī)r值，然后計(jì)算周期性r的周期；加速周期檢測(cè)過(guò)程，其公式為：

55、

56、其中，fn是量子傅里葉變換算子，|x>時(shí)輸入狀態(tài)，|y>是輸出狀態(tài)。

57、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述結(jié)果評(píng)估模塊，包括：

58、性能度量計(jì)算單元：計(jì)算各類性能指標(biāo)，支持多類別評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算，適用于不同的模型評(píng)估需求；

59、誤差分析單元：分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果中的誤差，識(shí)別誤差的來(lái)源和模式；提供誤差的可視化報(bào)告，幫助改進(jìn)模型性能；

60、交叉驗(yàn)證單元：實(shí)施k折交叉驗(yàn)證技術(shù)，評(píng)估模型的泛化能力；支持自定義交叉驗(yàn)證的策略和參數(shù)；

61、模型對(duì)比與選擇單元：對(duì)比不同模型在同一數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，進(jìn)行全面的性能比較；提供決策支持工具，輔助用戶選擇最優(yōu)模型進(jìn)行部署。

62、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：還包括：

63、自組織映射模塊：自組織映射模塊在沒(méi)有目標(biāo)輸出的情況下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析；將多維數(shù)據(jù)映射到低維空間，用于可視化和分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)；

64、其中，所述自組織映射模塊，包括：

65、數(shù)據(jù)映射與可視化單元：將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，通常為二維網(wǎng)格；提供直觀的可視化展示，便于理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)；

66、拓?fù)浔３钟?xùn)練單元：確保映射過(guò)程中保持?jǐn)?shù)據(jù)的拓?fù)潢P(guān)系，相似的輸入在映射后也相互靠近；

67、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率單元：設(shè)定和調(diào)整學(xué)習(xí)率，影響訓(xùn)練速度和映射質(zhì)量；支持學(xué)習(xí)率的自適應(yīng)調(diào)整，根據(jù)訓(xùn)練情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；

68、集群分析與解釋單元：對(duì)生成的som進(jìn)行集群分析，識(shí)別數(shù)據(jù)中的主要模式和趨勢(shì)；提供集群的解釋和特征標(biāo)識(shí)，幫助用戶理解各集群的特點(diǎn)。

69、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述自組織映射模塊中，使用k-means對(duì)激活的bmu進(jìn)行分組，具體步驟包括：

70、①計(jì)算bmus：

71、在som訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)于每個(gè)輸入樣本，找到與之最佳匹配的神經(jīng)元bmu，具體公式如下：

72、

73、其中，x是輸入樣本，wi是神經(jīng)元i的權(quán)重向量；

74、②使用k-means進(jìn)行聚類：

75、以所有輸入樣本的bmu作為k-means算法的輸入；k-means試圖最小化以下目標(biāo)函數(shù)，即所有點(diǎn)到其指派中心的距離之和：

76、

77、其中，n是集群數(shù)，ci是集群i中的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合，ci是集群i的中心；

78、③更新集群中心：

79、k-means通過(guò)迭代更新集群中心來(lái)優(yōu)化上述目標(biāo)函數(shù)：

80、

81、其中，|ci|是集群i中的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量；

82、④識(shí)別模式和趨勢(shì)：

83、通過(guò)最終的集群配置，識(shí)別數(shù)據(jù)集中的分布模式。

84、作為本發(fā)明一種優(yōu)選的：所述智能分析系統(tǒng)的分析方法，包括如下步驟：

85、s1：數(shù)據(jù)預(yù)處理：從多個(gè)數(shù)據(jù)源自動(dòng)收集原始數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、歸一化操作進(jìn)行預(yù)處理；

86、s2：特征工程：自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，評(píng)估特征的重要性，并通過(guò)遞歸特征消除進(jìn)行特征選擇；通過(guò)數(shù)學(xué)變換和組合現(xiàn)有特征來(lái)構(gòu)造新特征，并應(yīng)用pca、lda、t-sne方法進(jìn)行特征降維；

87、s3：模型訓(xùn)練與優(yōu)化：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)；在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，并支持分布式計(jì)算以提升訓(xùn)練效率；存儲(chǔ)和管理訓(xùn)練好的模型，確保版本控制和后續(xù)部署的便捷性；

88、s4：增強(qiáng)學(xué)習(xí)：構(gòu)建和模擬增強(qiáng)學(xué)習(xí)的環(huán)境，設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)并評(píng)估策略的性能，根據(jù)需要調(diào)整探索率和獎(jiǎng)勵(lì)折扣因子；

89、s5：量子計(jì)算應(yīng)用：實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)量子算法并模擬量子電路，驗(yàn)證算法的正確性；優(yōu)化量子算法的資源消耗，并處理量子系統(tǒng)中的噪聲；

90、s6：結(jié)果評(píng)估與驗(yàn)證：計(jì)算性能度量指標(biāo)并通過(guò)交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的泛化能力；進(jìn)行誤差分析并對(duì)比不同模型的性能，以選擇最優(yōu)模型進(jìn)行部署。

91、本發(fā)明的有益效果為：

92、1.本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)整理模塊，基于特征工程模塊采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動(dòng)提取關(guān)鍵特征，并通過(guò)遞歸特征消除等方法優(yōu)化特征集；減少了模型訓(xùn)練的時(shí)間并提高了模型的性能。

93、2.本發(fā)明的模型訓(xùn)練模塊支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法并允許自定義模型，超參數(shù)調(diào)優(yōu)功能進(jìn)一步提升了模型的性能；此外，模型存儲(chǔ)與管理單元簡(jiǎn)化了模型的部署和迭代過(guò)程；通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)模塊和量子計(jì)算模塊的結(jié)合使系統(tǒng)能夠處理復(fù)雜的環(huán)境模擬和計(jì)算密集型任務(wù)，從而擴(kuò)展了ai系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域。

94、3.本發(fā)明的結(jié)果評(píng)估模塊不僅提供了多種性能指標(biāo)的計(jì)算，還通過(guò)交叉驗(yàn)證等技術(shù)評(píng)估模型的泛化能力，確保選擇最優(yōu)模型進(jìn)行部署。

95、4.本發(fā)明基于自組織映射模塊能夠無(wú)監(jiān)督地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式，能夠更好的應(yīng)對(duì)探索性數(shù)據(jù)分析。