[发明专利]基于空间知识/模型库系统的算法管理方法

权利要求书

1.一种基于空间知识/模型库系统的算法管理方法，其特征在于，

在模型层，对资源层的机器学习算法库中预存的机器学习算法进行分类；根据空间算法描述模型对分类后的机器学习算法进行算法知识的形式化表达；

在数据库层，将所述算法知识的形式化表达进行存储，形成知识/模型库；

在应用服务层，向应用层提供对所述知识/模型库中的算法知识的数据交互和处理服务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述空间知识/模型库系统包括资源层、模型层、数据库层、应用服务层和应用层；其中，

所述资源层，用于整合数据资源；所述数据资源包括硬件资源、机器学习算法库和数据资源；

所述模型层，用于将所述机器学习算法库中的机器学习算法进行分类，并对分类后的机器学习算法进行描述，形成通用机器学习算法的知识；

所述数据库层，用于存储所述通用机器学习算法的知识；

所述应用服务层，用于对所述资源层中的数据进行管理；通过数据接口进行数据交互，向用户和/或程序提供服务；

所述应用层，用于为客户端提供应用程序的访问功能，实现最终用户的界面操作和业务活动的控制请求与调用。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据空间算法描述模型对分类后的机器学习算法进行算法知识的形式化表达包括：

采用XML知识表示方法对分类后的机器学习算法的元数据、算法特征信息、算法输入信息、算法输出信息、算法运行环境、算法参数信息进行描述，形成所述分类后的机器学习算法的知识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述空间算法描述模型包括：

算法的元数据、算法特征信息、算法输入信息、算法输出信息、算法运行环境、算法参数信息；

其中，所述算法的元数据包括：版本信息、建立时间和/或联系信息；

所述算法特征信息包括：算法标识、名称和/或功能；

所述算法输入信息包括：数据类型、数据量、数据维度和/或数据格式；

所述算法输出信息包括：数据类型、数据格式、数据精度和/或数据维度；

所述算法运行环境包括：软件环境和硬件环境；

所述算法参数信息包括：算法运行参数信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

通过所述应用服务层对所述空间知识/模型库中的算法知识进行检索和管理。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述应用层中制定可视化展示、推荐系统和/或商业智能功能界面。

7.一种基于空间知识/模型库系统的算法管理装置，其特征在于，包括：

处理模块，用于在模型层，对资源层的机器学习算法库中预存的机器学习算法进行分类；根据空间算法描述模型对分类后的机器学习算法进行算法知识的形式化表达；

存储模块，用于在数据库层，将所述算法知识的形式化表达进行存储，形成知识/模型库；

交互模块，用于在应用服务层，向应用层提供对所述知识/模型库中的算法知识的数据交互和处理服务。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。