一种基于人工智能的流式数据分析方法

本发明提供了一种基于人工智能的流式数据分析方法，属于流式数据分析技术领域，包括：首先构建包含特征提取层、网络参数适应性调整模块和分类层的轻量级卷积神经网络模型，通过神经元响应概率分布进行动态剪枝处理得到动态稀疏化模型，并对其进行量化处理将浮点数转换为定点数参数。随后建立包含多个时间窗口的流式细胞数据训练集，利用训练集对量化模型进行训练得到初始分类模型，并构建不同时间窗口长度的验证数据集对模型进行验证。当分类准确率达到预设值时，将初始分类模型部署至推理加速引擎中得到优化后的分类模型，最终用于对待处理的流式细胞数据进行分类并输出结果，解决了现有技术中存在的人工分析效率交底、主观性较强的技术问题。