人工智能处理运算系统的制作方法

文档序号:6599042阅读:306来源:国知局
专利名称:人工智能处理运算系统的制作方法
技术领域
本发明主要有关于一种人工智能处理运算系统,尤指一种具有学习、自动修正能力的分析系统。
目前利用网际互联网(Internet)来进行数据的搜寻、传输,商品的买卖或商务服务,是现阶段最热门的商业市场,也是各企业争相进入的新兴领域。此种在网际网络上进行的商业行为一般称为电子商务(Electronic Commerce)。综观目前各企业进行电子商务的方式,各企业间的数据库的编码形式、使用接口等均完全不同,各数据库间的数据无法进行有效率的搜寻、比对或配合运算;同时在进行各数据库间的搜寻与比对时,每次的动作均需从头开始,即由相对的数据库第一笔数据重新比对;并且传统的现有数据库间的搜寻比对系统,均未有学习的能力,使得现有系统无法针对不同使用者进行符合其使用需求、习惯等的运算、比对。因此现有系统在运作时不仅需花费过多的时间进行重复运算,从而导致成本的大幅提高,并且无法配合不同使用者不同的使用需求,有作进一步改良的必要。
本发明的主要目的,在于提供一种人工智能处理运算系统,其主要是包含有一可将一经特殊编排的前端码与后端码进行交叉比对,并产生一分析参数的交叉比对模块,将该分析参数依序累进替换前、后端码,而重复交叉比对后,可由此决定前、后端码所对应数据间的强弱关系,并且利用使用者对于所输出数据的选取与校对,通过一统计分析模块及经验参数修正模块,适当地统计、记录并修正对应的分析参数及经验参数,而使该人工智能交叉分析系统,具备有学习、修正的能力,以此达到提高该分析系统运算结果的准确性。
本发明的另一目的,在于提供一种人工智能处理运算系统,其中因提供后端码的数据库可与其它数据库以网络联接的方式相互联接,故可提供较多元的分析比对结果,以扩大分析系统计算的范围与实用性。
本实用新型的技术方案在于提供一种人工智能处理运算系统,它包含有一可对一前端码及一后端码进行交叉比对分析,并产生一分析参数的人工智能引擎,一使用者界面,供使用者输入特定信息并输出比对结果,一可对上述交叉比对模块进行统计分析,并能修正分析参数的统计分析模块,以及一可依据统计分析模块的分析结果,进行前、后端码修正的经验参数修正模块。
所述的人工智能处理运算系统,其中人工智能引擎主要包含有,一用以将前、后端码计算成相对应的人工智能数值的人工智能推论模块,并且人工智能推论模块包含有数个不同的人工智能运算系统,一用以依据各次经由人工智能推论模块所计算出来的数值来进行比对,而产生判断、学习、自动修正效果的学习模块,并于学习模块运算时,另加入有一学习时序参数,一用以将前、后端码经人工智能推论模块所运算的人工智能数值进行交叉比对,而产生分析参数的交叉比对模块,一交叉比对控制模块,来设定并控制相关的环境参数,并输入特殊的条件等,及一推论控制模块,来控制所输入的前、后端码依何种人工智能运算方式来加以运算。
所述的人工智能处理运算系统,其中经由人工智能引擎所产生的分析参数为依序累进替换前、后端码,并再次进行交叉分析比对。
所述的人工智能处理运算系统,其中前端码由使用者界面所输入的信息经特定的运算模块运算所得,并且前端码的运算模块另存在有一经验参数,并且经验参数模块可修正前端码的经验参数。
所述的人工智能处理运算系统,其更包含有一数据库,该数据库储存有特定的数据,并且与其它数据库以网络相互联接;以及一用以将数据库内所储存或联接的数据转换成后端码的运算模块,后端码的运算模块另存在有一经验参数,并且经验参数模块可修正后端码的经验参数。
所述的人工智能处理运算系统,其中统计分析模块依据使用者在使用者界面所选取的项目,来进行统计分析。
所述的人工智能处理运算系统,其中在人工智能引擎运算前事先加入有一分析参数的默认值。
所述的人工智能处理运算系统,其中分析参数的预定值为0。
所述的人工智能处理运算系统,其中分析参数的预定值为前次运算结果的记录值。
所述的人工智能处理运算系统,其中在前端码及后端码中各加入有一时序参数,而时序参数是根据数据输入或撷取的时间,运算的时间或者相对事物的时间等运算而得。
本发明主要是利用一可将前、后端码进行交叉比对的人工智能引擎,而通过该人工智能引擎运算得到一分析参数,并将此分析参数依序累进替换前、后端码,而重复交叉比对,来决定前、后端码所对应数据间的关系,并且利用使用者对于所输出数据的选取与校对,通过一统计分析模块及经验参数修正模块,来适当地统计、记录并修正对应的分析参数及经验参数。由此可使本发明的系统具备有学习、修正的能力,而提高运算结果的准确性。
另外本系统也可运用在联接厂商与厂商,厂商与客户,系统与厂商,系统与客户,或系统与系统之间,而可扩大该系统的适用范围。
以下结合附图进一步说明本实用新型的技术特征及目的。


图1是本发明的系统方块图。
图2是本发明编码分析的流程图。
图3是本发明人工智能引擎的方块图。
图4是本发明实时学习的流程图。
图5是本发明统计修正的流程图。
本发明主要是提供一种人工智能处理运算系统,请配合参见图1、2。本发明的分析系统主要是先将一由使用者接口所输入的输入值及一由数据库中所撷取或网络联接的数据值,分别经不同的特定运算模块加以运算后,而各得到一组由多组数值所构成的前端码及后端码。其中前端码与后端码在经运算模块运算时,会分别加入一经验参数,而两者的经验参数起始为一预定的预定值。
接着再将前端码与后端码以一人工智能引擎10进行交叉比对运算后,可得到一分析参数。人工智能引擎10主要包含有一人工智能推论模块,一推论控制模块,一学习模块,及一交叉比对模块。请配合参见图3,其中人工智能推论模块可包含有数个不同的人工智能运算方式,如模糊理论运算,神经节点理论运算,专家系统等,以便将输入的前、后端码依不同的运算系统计算成相对应的人工智能数值。推论控制模块则可配合一控制参数,来控制所输入的前、后端码依何种人工智能运算方式来加以运算。
学习模块主要是依据各次经由人工智能推论模块所计算出来的数值来进行比对,通过前后次数值的比对,可产生一份判断,学习,自动修正的效果。学习模块运算时,也可另加入一学习时序参数。
在进行人工智能引擎10的作业流程前,前、后端码可配合一时序参数进行运算。其中时序参数是根据数据输入或撷取的时间,运算的时间或者相对事物的时间等所运算而得,如此可让该前、后端码的运算结果具备有时序上的控制效果。
另外交叉比对模块主要是将前、后端码经人工智能推论模块所运算的人工智能数值进行交叉比对,而产生一分析参数。请配合参见图2、3。此时可另包含有一交叉比对控制模块,来设定并控制相关的环境参数,并输入特殊的条件等,然后将该分析参数加入前端码或后端码中,再次经由该人工智能引擎10进行运算,并且将该分析参数记录于另一数据库中。以前、后端码分别为八组编码的情况为例,将前、后端码进行交叉比对运算后,所得到的分析参数可附加到前端码或后端码上,使前端码或者后端码变成九组编码,然后再与八组编码的后端码或前端码经人工智能推论模块、学习模块及交叉比对模块进行再次的交叉比对运算,再得到新一组的分析参数。
此时可将两次比对所得的分析参数加入前次比对中未添加分析参数的编码中,如前次比对是将第一次的分析参数加入前端码,使前端码成为九组的编码,则此次比对后,将两组分析参数均加入后端码,而使后端成为十组的编码,而再进行第三次的交叉比对运算。
如此可依交叉比对所得的分析参数,来判断前、后端码间的强弱关系,并且在将前端码与数据库中各组数据所运算而成的后端码分别进行交叉比对运算后,依所得的分析参数,来决定前端码与各后端码间的关系,并且依前、后端码间的关系,由使用者接口输出,此时由于后端码是由数据库中的数据值所运算所得,故可于输出时,由所选取的后端码直接对应到所对应的数据库值,而将该数据库值由使用者接口输出。
其中,在交叉比对模块运算前也可事先加入一分析参数的默认值,请配合参见图3,此一分析参数的预定值可为0或者前次该使用者运算结果的记录值,由此可通过该分析参数默认值的加入,将前次使用者运算结果考虑在本次的运算中。如此不仅可让不同使用者的使用习惯与经验,立即反应到下次的运算中,使交叉比对分析模块的运算结果,能更符合使用者的需求外,更可节省相对前、后端码间重复运算的时间,让该系统所需的运算时间随使用者使用次数的增加而缩短。
另外使用者可针对由使用者接口所输出的数据进行选取及校对。请配合参见图2、4,此时可依使用者所选取及校对的结果,选择输出或再次运算,并进行统计分析,而依据使用者选取的项目,适当地修正分析参数,再将所修正后分析参数重新加入前端码或后端码中,以人工智能引擎进行再次的交叉比对运算,而得到另一比对结果,并再次将此一比对结果输出至使用者接口,供使用者再次的选取与校对。如此经由使用者的多次选取与校对,可得到最适当的输出结果,因此该系统可通过与使用者间的互动,而达到修正与调整的效果。
另外,请配合参见图2、5,可将使用者所选取数据相对应的分析参数记录于数据库中,而在预定的时间或笔数后,对于所记录的分析参数通过一统计分析模块来进行分析统计,如此便可通过该分析统计的结果,来对使用者的行为模式进行记录与分析,然后依据此一分析结果,再经过一经验参数修正模块来修正前、后端码初始的经验值,而使前、后端码在运算时,能更配合使用者个人的行为模式,因此该系统便能经由与使用者间的互动,而具有学习、记录的效果。
以将本系统运用于命理上为例,其中输入值可由使用者在使用者接口输入其出生年、月、日及所欲命理算命的项目,如婚姻、交友、购物、投资、流年、大运等,再将使用者所输入的时间、场所等变量参数,经由特定的运算模块,如五行编码运算模块,配合预定的经验参数而运算编成一具五行分析成分的前端码。
同时,将数据库所储存或联接的数据值,如个人、企业、远程数据库、网站等,依特定的运算模块,并配合预定的经验参数而运算编成一人工智能编码的后端码,其中该人工智能编码也可配合前端码的五行分析方式,而构成一也具备五行分析成分的人工智能编码。
将前端码与数据库中的后端码,以人工智能引擎10进行交叉比对运算后,可依据使用者所输入的命理项目,来决定经交叉比对后分析参数的强弱次序,并据此决定数据库中各组相对数据与使用者所算命理事项的关系,而由所相对的后端码直接对应到数据库所储存或所联接的数据、网站等,由使用者接口输出建议数据。
此时使用者便可针对所输出的建议数据进行选取与校对,是否所输出的数据符合该使用者的需求,然后可依使用者所选取或未选取项目相对应的分析参数进行统计分析,然后依此修正分析参数,再次进行交叉分析,并依新分析结果所得的新分析参数排列强弱,再次输出建议数据,供使用者选取与校对,而能最终得到最符合使用者需求的结果。
由此可通过与使用者间的互动,来修正每次的运算结果,并通过统计修正模块,来记录个别使用者所选取或不选取数据相对应的分析参数,并统计分析使用者的行为模式,进而利用经验参数修正模块,适当地修正经验参数,以便能在使用者在运算不同命理项目时,依使用者本身的特性及行为模式等,准确地提供使用者所需的数据,能达到学习、修正的目的与效果,并且配合不同的使用者及不同的时、地、事项等,提供不同的使用者不同、准确并符合其实际需求的信息,而让配合此一交叉分析系统的命理软件,其运算结果能更为准确、多元。
其次,以将本系统运用于电子商务为例,对消费者而言,通过本系统记录使用者的消费、选取习惯,及自动学习及修正的能力,可自动提供消费者真正符合其实际需求与习惯的商品建议,而简化消费者选购电子商务商品所需的时间。并且,对于厂商而言,通过本系统,不仅可联接更多的商品数据库,提供其客户更多的消费选择,并且也可针对不同客户的消费习惯与需求,主动提供相对应的商品与信息,供特定的客户选购,而能由此大幅扩大其商机并节省营运成本。
权利要求
1.一种人工智能处理运算系统,其特征在于包括一可对一前端码及一后端码进行交叉比对分析,并产生一分析参数的人工智能引擎,一使用者界面,供使用者输入特定信息并输出比对结果,一可对上述交叉比对进行统计分析,并能修正分析参数的统计分析模块,以及一可依据统计分析模块的分析结果,进行前、后端码修正的经验参数修正模块。
2.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于人工智能引擎主要包含有一用以将前、后端码计算成相对应的人工智能数值的人工智能推论模块,并且人工智能推论模块包含有数个不同的人工智能运算系统,一用以依据各次经由人工智能推论模块所计算出来的数值来进行比对,而产生判断、学习、自动修正效果的学习模块,并于学习模块运算时,另加入有一学习时序参数,一用以将前、后端码经人工智能推论模块所运算的人工智能数值进行交叉比对,而产生分析参数的交叉比对模块,一交叉比对控制模块,来设定并控制相关的环境参数,并输入特殊的条件等,及一推论控制模块,来控制所输入的前、后端码依何种人工智能运算方式来加以运算。
3.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于经由人工智能引擎所产生的分析参数依序累进替换前、后端码,并再次进行交叉分析比对。
4.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于前端码由使用者界面所输入的信息经特定的运算模块运算所得,并且前端码的运算模块另存在有一经验参数,并且经验参数模块可修正前端码的经验参数。
5.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于还包含有一数据库,该数据库储存特定的数据,并且与其它数据库以网络相互联接;以及一用以将数据库内所储存或联接的数据转换成后端码的运算模块,后端码的运算模块另存在有一经验参数,并且经验参数模块可修正后端码的经验参数。
6.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于统计分析模块是依据使用者于使用者界面所选取的项目,来进行统计分析。
7.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于在人工智能引擎运算前事先加入有一分析参数的默认值。
8.根据权利要求7所述的人工智能处理运算系统,其特征在于分析参数的预定值为0。
9.根据权利要求7所述的人工智能处理运算系统,其特征在于分析参数的预定值为前次运算结果的记录值。
10.根据权利要求1所述的人工智能处理运算系统,其特征在于在前端码及后端码中各加入有一时序参数,而时序参数是根据数据输入或撷取的时间,运算的时间或者相对事物的时间等运算而得。
全文摘要
本发明有关于一种人工智能处理运算系统。其主要包含有一可将前、后端码进行交叉比对的交叉比对模块,并由此产生一分析参数。然后将该分析参数依序累进替换前、后端码,而重复交叉比对,以由此决定前、后端码所对应数据间的关系,并且利用使用者对于所输出数据的选取与校对,通过一统计分析模块及经验参数修正模块,适当地统计、记录并修正对应的分析参数及经验参数,来提供一种具备有学习、修正能力的人工智能处理运算系统。
文档编号G06F17/00GK1339751SQ0012623
公开日2002年3月13日 申请日期2000年8月18日 优先权日2000年8月18日
发明者郑易诚 申请人:郑易诚
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