CN119516476A 一种基于ai算法的数据处理智能分析方法 （北京卓信智恒数据科技股份有限公司）

司本发明公开了一种基于AI算法的数据处理后的数据分布变化以及在不同数据子集上的计算结果，能够准确衡量因果关系的强度和稳定2S300，构建多变量因果关系模型：基于概率图模型为同时出现F=a和F=b的次数，根据联合概率分布，构建一个无向图,T1是一个预先设定的概率阈值，则在节点和之间添加一条,将数据集D按照特征向量F,的取值进行划分，得到s个子集(,根据信息增益来确定特征向量的权重w(F)，公3参数,在其取值范围内随机生成两个临近的值和，L1=L($,Y)；L2=L($2,Y)，其中和是分别使用4,其中表示包含第i个单词的文本数量，融合后的特征向量为F，维度为d，对每个模态的特征向量进行归一化处理：公式为：y,a+β+y=1且0≤a,β,y≤1,其中表示一种自定义的组合操作，S300，构建多变量因果关系模型中概率阈值T1是基于量对的联合概率分布的均值u和标准差σ,设联合概率分布近似服从正态分布根据正态分布的性质来设定阈值，公式为其中x是,5另一组是对进行人为干预使其值发生变化的数据子集，记为Daterene，分别计算在这两组数据中Fi的均值u和标准差o，在中，Fi的均值为。,对于每次抽样的数据子集，计算上述的因果关系强度指;和分别是在所有抽样数据子集上因果关系强度指标和因果方67[0001]本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于AI算法的数据处理智能分析方8为同时出现F=a和F=b的次数，根据联合概率分布，构建一个无向图,是一个预先设定的概率阈值，则在节点和之间添加一条,将数据集D按照特征向量F,的取值进行划分，得到s个子集(,根据信息增益来确定特征向量的权重w(F)，公因果关系为y，损失函数为L(,y),为每个参数设定初始取值范围,针对每个参数,在其取值范围内随机生成两个临近数值L1=L($,Y)；L2=L($2,Y)，其中和9域，计算其LBP值，设小区域的大小为nxn，中心像素坐标为(x,y)，计算公式为：式为其中表示包含第i个单词的文本对于每一帧语音信号x(n)n=0,1,…,N-1),通过最小化预测误差的平方和程组得到线性预测系数a;，取线性预测系数a;作y,a+β+y=1且0≤a,β,y≤1，融合公式为其中表示一种自定义析来确定阈值，计算特征向量对的联合概率分布的均值和标准差,设联合概率分布近似服从正态分布根据正态分布的性质来设定阈值，公式为：,其中x是,u是均值，σ是标准差，阈值设定为。的因果方向指标来挖掘因果关系，对于有边相连的节点对Fi和Fi，考虑条件概率，分别计算在这两组数据中Fj的均值u和标准差o，在uintervene标准差为ontervene，定义因果关系强度指标的计算公式;和分别是在所有抽样数据子集上因果关系强度指标和因果方[0015]与现有技术相比，该一种基于AI算法的数据处理智能分析方法具备如下有益效和TF_IDF的文本特征提取以及基于线性预测编码LPC的语音特征提取，这些算法的选择和i=1,2,……,K则图像的特征向量F1为：F1=[H2,H2,…,H],其维度为,文本的特征向量F2就是每个文本对应的TF_IDF向量，其维度为d,XM2，其中;据，样本数量M3，对语音信号进行分帧处理，每帧长度为x(n)n=0,1,…,N-1),通过最小化预测误差的平方和来求解线性预测系数程组得到线性预测系数a;，取线性预测系数a;作y,a+β+y=1且0≤a,β,y≤1，融合公式为：。F={F1,F2,…,F}，构建概率图模型来表示特征向量之间的关系，对于每一对特,其中N为总的数据样本数，为同时出现定规则为是一个预先设定的概率阈值，则在节点F,和F,之间添计算信息增益的公式为：IG(F)=H(D)-H(DIF),根据信息增益来确定特征向量的权重w(F)，公式为在构建好的概率图,判断是交通法规影响车辆速度，还是车辆速度导致交据中的均值u和标准差o，在中，的均值为，标准差为因果关系强度指标的计算公式为：,采用随机抽样方法来评估因果关系,对于每次抽样的数据子集，计算上述的因果关系强度指关系为y，损失函数为L($.y),为每个参数参数,在其取值范围内随机生成两个临近的值和，分别计算L1=L($,Y)；L2=L($2,Y)，其中和是分别使用i=1,2,……,K则图像的特征向量F1为：F1=[H2,H2,…,H],其维度为,文本的特征向量F2就是每个文本对应的TF_IDF向量，其维度为d,XM2，其中;据，样本数量M3，对语音信号进行分帧处理，每帧长度为x(n)n=0,1,…,N-1),通过最小化预测误差的平方和来求解线性预测系数程组得到线性预测系数a;，取线性预测系数a;作y,a+β+y=1且0≤a,β,y≤1，融合公式为：。顾客流量图像特征向量与新闻报道文本特征向量的联合概率分布，计算公式每个特征向量的信息增益衡量每个特征量在因果关系中的重要性设有一个目[0034]因果关系强度评估，考虑店铺顾客流量图像特征向量和将数据分为两组，一组是店铺顾客流量图像特征向量处于正常范围的数据子集Fh，记为uintervene标准差为ontervene，定义因果关系强度指标的计算公式为采用随机抽样方法来评估因果关系为y，损失函数为L(,y),为每个参数设定初始取值范围,针对每个参数,在其取值范围内随机生成两个