[发明专利]一种基于云计算与人工智能的版本兼容方法和机器人系统

说明书

本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于云计算与人工智能的版本兼容方法和机器人系统，本机接受其他终端信息；建立动态时间窗，抓取信源信息2个以上数据包；引入ID3决策树和Boltzmann神经网络算法，计算抓取的信息包的相关性，选取抓取的数据包中相关性最小的2个信息包，标记为数据包A、B；将本机使用的云计算、人工智能版本信息打包成第三个信息包C；选择最近的云计算中心，将三个信息包上传至云服务器。本发明云服务器根据数据包A、B、C计算云计算和人工智能版本信息，计算兼容性解决方案，将解决方案反馈给本机；步骤七，本机根据云计算的解决方案调整适配器参数。

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于云计算与人工智能的版本兼容方法和机器人系统。

背景技术

随着云计算技术和人工智能技术的快速发展和技术迭代，市场上出现各种用于不同终端的的基于云计算技术和人工智能技术产品，他们之间往往不能兼容。

多维数据接入方法适用于接入实时数据和离线数据，实时数据通过流式处理实时响应，离线数据通过分布式计算并行处理。国内其他的接入方法主要是接入关系型数据库和非关系型数据库中的一种，但是需要在一个接入方法中对不同类型数据库进行操作，这些单一的接入方法就很难实现需求。

流处理引擎从2000年之后开始有突破性的研究发展，国内工业上，逐渐开始重视实时计算的需求，大型互联网公司采用的流处理引擎大多基于国外开源项目，在其上进行加工。阿里采用的流计算引擎，是对Apache开源项目storm的扩展百度的流计算引擎则是对Spark Streaming项目的扩展。目前流处理引擎根本上解决了大量数据的流动问题，提出了分布式节点的管理方案，但因为如今应用的多样性，对一个已有的流处理引擎的要求变高，应用要求数据流能够支持动态分流和汇聚，支持分流汇聚策略的动态更新，对兼容性提出要求。国内流计算引擎的发展趋势主要依赖于国外一些经典的开源项目，国内在流式计算的开源贡献方面还是几乎空白，在这方面的研究是一个有较大突破空间的区域。

现有技术存在的问题是：

(1)每次接入新的数据源都会带来开发、测试、调试和运维等多方面重复工作；

(2)存在由于数据源驱动版本不一致问题导致性能和稳定等问题。

(3)灵活配置，不能通过版本选择自动适配不同的数据源；

(4)无法通过元数据管理，实现数据接入的字段映射；

(5)默认集成多种ETL处理方法，必须二次开发。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云计算与人工智能的版本兼容方法和机器人系统。

本发明是这样实现的，一种基于云计算与人工智能的版本兼容方法包括：

步骤一，本机接受其他终端信息；

步骤二，建立动态时间窗，抓取信源信息2个以上数据包；

步骤三，引入ID3决策树和Boltzmann神经网络算法，计算抓取的信息包的相关性，选取抓取的数据包中相关性最小的2个信息包，标记为数据包A、B；

步骤四，将本机使用的云计算、人工智能版本信息打包成第三个信息包C；

步骤五，选择最近的云计算中心，将三个信息包上传至云服务器；

步骤六，云服务器根据数据包A、B、C计算云计算和人工智能版本信息，计算兼容性解决方案，将解决方案反馈给本机；

步骤七，本机根据云计算的解决方案调整适配器参数。

进一步，所述步骤一中，所述其他终端包括：使用不同版本的云计算与人工智能移动终端、固定终端。