[发明专利]一种提高人工智能推论结果正确率的方法及系统

说明书

本申请公开了一种提高人工智能推论结果正确率的方法及系统，该方法包括：选择多个不同的AI模型；根据每个AI处理器的运行结果，获取应用场景下的初步人工智能推论结果；根据应用场景选择系统侦错模型；定义系统侦错模型测试结果正确或错误的标准；对初步人工智能推论结果进行过滤，获取测试结果；判断测试结果是否处于用户设定的参考正确结果范围内；如果是，将测试结果作为最终人工智能推论结果；否则重新选择系统侦错模型。该系统包括：AI模型选择模块、第一推论结果获取模块、系统侦错模型选择模块、标准定义模块、过滤模块、判断模块和第二推论结果获取模块。通过本申请，能够在提高测试效率的基础上有效提高人工智能推论结果的正确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种提高人工智能推论结果正确率的方法及系统。

背景技术

AI(Artificial Intelligence，人工智能)即人工智能,又称智械/机器智慧,指的是由人工编写电脑程序去模拟人类的智能行为,包括:模拟人类的听音辨读、视觉辨识、推理决策、理解学习、移动行为、控制行为等。在模拟认为的各种感觉和行为的过程中，如何提高人工智能推论结果的正确率，是用户最关心的问题。

目前，提高人工智能推论结果正确率的方法，主要是：增加训练的样本数，或者增加训练的特微模型，例如：卷积神经网络中加入更多的卷积层或者池化层。具体地，需要收集并训练更多的样本，增大样本集，或者组合不同的卷积层，从而使得推论结果更加准确。

然而，目前提高人工智能推论结果正确率的方法中，由于增加训练样本数或者增加训练的特微模型，需要修改训练样本，并进行重新训练，或者组合更多的卷积层，操作过程比较繁琐，所占用的测试时间比较长，因此，目前提高人工智能推论结果正确率的方法，其效率较低。

发明内容

本申请提供了一种提高人工智能推论结果正确率的方法及系统，以解决现有技术中的方法过程繁琐，效率较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：

一种提高人工智能推论结果正确率的方法，所述方法包括：

根据当前待推论结果的应用场景，选择多个不同的AI模型，每个AI模型运行在一个AI处理器中；

根据每个AI处理器的运行结果，获取所述应用场景下的初步人工智能推论结果；

根据所述应用场景，选择系统侦错模型；

定义所述系统侦错模型测试结果正确或错误的标准；

利用所述系统侦错模型，根据所述标准对所述初步人工智能推论结果进行过滤，获取测试结果；

判断所述测试结果是否处于用户设定的参考正确结果范围内；

如果是，将所述测试结果作为最终人工智能推论结果；

如果否，重新根据所述应用场景，选择系统侦错模型，直到所述测试结果处于用于设定的参考正确结果范围内。

可选地，根据所述应用场景，选择系统侦错模型的方法，包括：

根据所述应用场景，确定系统侦错模型的类型；

确定当前类型下系统侦错模型的参数。

可选地，所述重新根据所述应用场景，选择系统侦错模型，包括：

根据所述应用场景，修改系统侦错模型的类型；

确定修改类型后系统侦错模型的参数。

可选地，所述重新根据所述应用场景，选择系统侦错模型，包括：

根据所述应用场景，保持系统侦错模型的类型不变；