[发明专利]可视化流图机器学习与人工智能系统

权利要求书

1.可视化流图机器学习与人工智能系统，其特征在于：所述可视化流图机器学习与人工智能系统的项目框架，基于Electron主体框架搭建，底层使用Node.js与操作系统进行交互；所述可视化流图机器学习与人工智能系统的项目框架，具体包括三个部分；第一部分为包含项目依赖环境的package.json文件；第二部分为主进程入口，用于创建窗口和处理系统事件的main.js文件；第三部分为通过渲染的Web界面创建用户图形界面，包含按钮响应事件与页面布局样式的Css界面设计文件和Js脚本文件；

所述项目依赖环境，包括Python3.6及以上版本，Node.js、Electron和Tensorflow；

所述可视化流图机器学习与人工智能系统的实现，通过模块构建进行；所述模块包括：Css模块、fonts模块、images模块、libs模块、Model模块和Static模块；所述Css模块用于页面整体布局，采用bootstrap技术进行构建；所述fonts模块用于所述可视化流图机器学习与人工智能系统的字体设置；所述images模块包含所述可视化流图机器学习与人工智能系统界面中背景图片和相关资源图片；所述libs模块用于相关库文件引入，用于引入jquery.js文件；所述Model模块包括Controllers、Managers、Objects和UI四个部分；所述Static模块，包含保存项目属性的ProjectProperties.json文件，用于保存项目名称、版本、引擎、GPU、控制台和主题信息；

所述Managers用于管理项目创建运行事件和脚本运行、编写事件，包括五个Js文件，分别为ActionsManager.js、JsonManager.js、ProjectBuilder.js、ProjectRunner.js和ScriptsManager.js；所述ActionsManager.js用于场景框中对象动作的管理；所述JsonManager.js用于将场景框中的参数保存至一个新的Json文件中，以便下次可以还原场景；所述ProjectBuilder.js用于提取场景框中的各个模块所包含的python代码，并且在系统的临时文件夹tmp中生成一个完整的python项目；所述ProjectRunner.js是依据临时文件夹中tmp生成的完整项目的python代码来编译和运行，并通过输出框反馈项目运行的信息；所述ScriptsManager.js用于管理场景框中各个模块对应的python代码，支持打开默认IDE对python代码进行修改。

2.如权利要求1所述的可视化流图机器学习与人工智能系统，其特征在于：所述jquery.js用于实现拖拽功能。

3.如权利要求1所述的可视化流图机器学习与人工智能系统，其特征在于：所述Controllers包括两个Js文件，分别为GlobalService.js和InputService.js，封装了全局服务和输入服务中相关全局方法和全局变量。

4.如权利要求1所述的可视化流图机器学习与人工智能系统，其特征在于：所述Objects用于对象的编辑和编译，包括两个Js文件，分别为SceneObject.js和Script.js；所述Object中的SceneObject.js用于提取场景框中各个模块对应的变量，并在生成的临时文件夹中的python文件将这些变量声明成为全局变量；所述Script.js用于对场景框中各个模块对应的方法进行提取，并在生成的临时文件夹中的python文件中封装成类私有的方法；所述UI用于对所述可视化流图机器学习与人工智能系统中各按钮对应的事件进行封装和管理。

5.如权利要求1所述的可视化流图机器学习与人工智能系统，其特征在于：所述可视化流图机器学习与人工智能系统采用JavaScript和Python进行构建。

6.如权利要求1所述的可视化流图机器学习与人工智能系统，其特征在于：所述可视化流图机器学习与人工智能系统的界面包括场景框、层级框、属性框和输出框；所述场景框，用于实现模块拖拽和结果可视化；所述层级框，用于显示层级关系和插入新对象；所述属性框，用于属性值修改和脚本自定义；所述输出框，用于显示属性图和输出信息可视化。