摘要
本申请提供了集成式AI驱动的数据挖掘工具训练方法及装置,涉及数据挖掘技术领域,包括:读取源端数据类型,进行数据层次化分解,确定数据挖掘的拓扑网络,以基于网络节点的挖掘目标,确定挖掘驱动规则,执行多逻辑区块训练与网络集成部署,确定初始化挖掘工具,引入代理函数,进行交叉验证与多目标寻优,确定优化策略,基于优化策略,对初始化挖掘工具进行优化与独立算域分配,确定数据挖掘工具。通过本申请可以解决现有技术中由于传统的数据挖掘工具对大规模和复杂数据的处理效率低下,导致挖掘结果的准确性较低的技术问题,通过集成式AI驱动,结合多种人工智能技术,实现对数据挖掘过程的自动化和智能化,提高了数据挖掘的准确性和效率。
技术关键词
挖掘工具
拓扑网络
逻辑
数据读取模块
驱动算法
网络节点
非线性
链路
训练装置
策略
数据挖掘技术
人工智能技术
关系
大数据
基准
场景
系统为您推荐了相关专利信息
带单元
独立磁盘冗余阵列
固态硬盘
条带
映射方法
平台
参数
模型训练模块
联邦学习方法
数据处理服务
统计方法
节点
消息
计算机可执行指令
个人隐私信息
风电机组状态
健康分析模块
数字孪生
故障相关性分析
分析单元