一种基于人工智能的数据分级分类方法

本申请公开了一种基于人工智能的数据分级分类方法，包括：收集实时数据，将实时数据中的缺失数据使用算法计算插值，同时记录插值步长，使用算法确定关联视角，根据获得的关联视角设置二级权重；根据插值步长计算可信度数值，计算实时数据与插值之间的偏差值；根据可信度数值和偏差值计算修正系数，使用修正系数对实时数据和可信度数值进行修正；根据修正后的实时数据，建立数据预测模型，使用数据预测模型对数据进行分类分级，通过引入插值步长、指向、偏差值和可信度数值等概念，以及相应的定量关系，能够更准确地评估插值的可靠性，并对实时数据进行合理的修正，减少因数据缺失导致的偏差，提高数据分类分级模型的预测性能。