[发明专利]可视化流图机器学习与人工智能系统

说明书

本发明提供可视化流图机器学习与人工智能系统，使用基于Electron的主体框架构建，构建流程如下：首先使用Electron搭建平台的主体框架，底层使用Node.js与操作系统进行底层交互，Electron创建的主进程通过渲染Web界面创建用户图形界面；主体框架包含三个部分，第一部分是包含项目依赖环境的package.json文件，第二部分是主进程入口，主要用来创建窗口和处理系统事件的main.js文件，第三部分是包含按钮响应事件与页面布局样式的Css界面设计文件；本发明的有益效果是：具备强大直观交互界面，允许用户在该平台的基础上创建机器学习模型，或者创建独立数据集与机器学习算法进行模型训练，同时集自定义模块，数据流图可视化，实时仪表盘可视化等功能于一体。

技术领域

本发明涉及人工智能平台领域，尤其涉及可视化流图机器学习与人工智能系统。

背景技术

近年来，随着信息交流的快速发展和计算机网络的广泛运用，机器学习的概念受到了越来越多的关注。作为人工智能关键环节的机器学习，不但在计算机相关的众多领域中脱颖而出，并且已经被广泛应用在数据挖掘、大数据处理、语音识别等领域。随着大数据时代的脚步步步逼近，相信机器学习会有更大发展。

但是机器学习与深度学习作为比较专业的领域，其入门难度和门槛都是比较高的。因此设计一个用于学习与研究的可视化平台是有必要的。目前现存的大部分机器学习平台都比较专业，缺乏对入门者的友好性。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种可视化流图机器学习与人工智能系统，允许用户在该平台的基础上创建机器学习模型，或者创建独立数据集与机器学习算法进行模型训练，同时该平台时集自定义模块，数据流图可视化，实时仪表盘可视化等功能的机器学习应用平台。本发明提供的可视化流图机器学习与人工智能系统，具体包括：

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。

进一步地，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。

进一步地，所述jquery.js用于实现拖拽功能。

进一步地，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。