一种基于大数据环境的决策模型构建方法

本发明提出了一种基于大数据环境的决策模型构建方法。属于经济数据决策领域。首先，获取多源异构数据，包括传感器时序数据、专家规则库和设备因果先验知识，构造标准化训练数据集。然后，利用因果发现算法从历史数据中提取显式因果关系，结合设备手册的先验知识，生成可解释知识图谱。接着，构建神经符号联合模型。同步调整神经网络参数与规则置信度权重，实现了数据驱动与知识驱动的协同学习。再然后，对训练后的模型进行多维度逻辑验证，包括规则冲突检测、反事实推理和决策路径可追溯性验证。本发明方法能有效提高决策模型的准确性和解释性，适用于处理大数据环境下的决策任务。