[发明专利]一种基于自动机器学习的软件设计方法

权利要求书

1.一种基于自动机器学习的软件设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：通过数据获取模块获取用户设定的用于表征至少部分机器学习建模过程的过程配置数据，利用数据交互模块将获取的过程配置数据与原始数据进行对比；

步骤S2：通过数据筛选模块对获取的多个数据进行筛选，将优于原始数据的过程配置数据储存至数据储存模块中，通过数据分析模块将筛选后的过程配置数据进一步解析；

步骤S3：利用指令模块操作执行终端进行操作训练，将得到的若干训练数据再次通过数据交互模块进行对比，经过输出模块输出操作参数的最佳取值，进而得到自动机器的最佳操作数据参数，自动机器完成学习。

2.根据权利要求1所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法，其特征在于：根据所述过程配置数据、原始数据，确定操作参数的一组或多组取值组合。

3.根据权利要求1所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法，其特征在于：所述取值组合包括：动作数据、方法数据以及最终目标数据中的三种数据的组合。

4.根据权利要求3所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法，其特征在于：在所述步骤S1之前设置所述动作数据、所述方法数据以及所述最终目标数据的标准数据值，所述标准数据值用于辅助判断模块进行数据对比。

5.根据权利要求3所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法，其特征在于：所述步骤S1中通过判断模块对获取数据进行分类，

根据所述动作数据属性，计算动作相似度；

根据所述方法数据属性，计算方法相似度；

根据所述最终目标数据属性，计算最终目标相似度。

6.根据权利要求1所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法，其特征在于：将所述步骤S3中经过数据交互模块进行对比之后获得的最佳操作数据参数作为原始数据。

7.一种根据权利要求1所述的基于自动机器学习的软件设计方法的机器设备，包括：软件单元和执行终端，其特征在于，

所述软件单元包括：数据获取模块、数据筛选模块、数据储存模块、分析模块、指令模块、判断模块、数据转换模块、数据交互模块和输出模块；

所述执行终端用于执行指令模块发出指令，进行实际操作训练；所述执行终端还包括数据上传接口，所述数据上传接口用于接收用户提供的过程配置数据。

8.根据权利要求7所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法的机器设备，其特征在于：所述软件单元还包括：数据加密子模块，所述数据加密子模块用于对发送的数据信息进行加密处理。

9.根据权利要求7所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法的机器设备，其特征在于：所述数据转换模块用于将所采集的数据信息进行转换，实行统一数据形式输入至数据储存模块中。

10.根据权利要求7所述的一种基于自动机器学习的软件设计方法的机器设备，其特征在于：所述数据压缩子模块用于将数据储存模块中的数据进行压缩处理，方便数据储存模块对数据进行储存。