[发明专利]人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法

权利要求书

1.人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法，其特征在于，包括：

在多人一机协同式人工智能云服务的场景下、采用人工智能算法并基于一个专业数据库和多个个人数据库处理同一问题、与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库数量超过个人数据库总数的一半时，计算与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的综合权重；

判断所述综合权重是否大于既定的专业数据更新决策值；

当判断结果为是时，基于所述问题和与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库所给出的建议结果对专业数据库的相应数据进行更新；

当判断结果为否时，不对专业数据库的相应数据进行更新；

采用人工智能算法、基于当前专业数据库得到建议结果，并将该建议结果反馈给用户；

数据库建议结果为采用人工智能算法、基于该数据库得到的建议结果。

2.如权利要求1所述的人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法，其特征在于，所述综合权重的计算方法包括：

平均分配所述多个个人数据库的权重，并计算与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的总权重；

对于与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库，获取每个数据库的权重与既定的该数据库权重比例系数的乘积，并将所有乘积之和作为与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库的总权重；

将实施上述步骤得到的两个所述总权重的平均值作为所述综合权重。

3.如权利要求2所述的人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法，其特征在于，所述数据库权重比例系数为预定时段内对应数据库在先所给出建议结果的被采纳率。

4.如权利要求3所述的人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法，其特征在于，所述专业数据更新决策值为预定时段内所述多个个人数据库所给出的与专业数据库建议结果不同且彼此相同的建议结果的数量与建议结果总数之比。

5.如权利要求1-4任意一项所述的人机协同式弱人工智能云系统的建议结果反馈方法，其特征在于，所述对专业数据库的相应数据进行更新包括：

将所述问题和与专业数据库建议结果不同且彼此建议结果相同的个人数据库所给出的建议结果作为专业数据存入专业数据库或者替换专业数据库内的原有的相应数据；

对数据更新后的专业数据库进行训练。