一种基于人工智能建模的数据处理方法

本申请涉及模型数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能建模的数据处理方法，包括：数据预处理，剔除低信息量特征并标准化输入数据；特征筛选与优化，利用互信息构建特征关联网络，通过谱分割算法剔除冗余特征并优化特征分布；建模与评估，基于稀疏神经网络完成模型构建、训练及性能评估，并生成特征贡献率分析；任务调度与反馈，通过时间表达式实现数据处理任务的自动化调度，闭环管理处理结果；结果分析与优化决策，对评估结果和特征贡献率进行深度分析，生成优化建议。本发明实现了数据处理的全流程自动化，提升了效率、性能和可解释性，解决了特征优化不足、建模复杂性高、结果分析浅显等问题，适用于多种数据分析场景。