[发明专利]基于人工智能的数据可视化方法及相关设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，包括：

获取第一资源数据；

依据筛选条件筛选所述第一资源数据以获取第二资源数据，所述筛选条件包括数值筛选及文字筛选；

通过将所述第二资源数据和预设的筛选条件进行匹配以对所述第二资源数据进行分类，从而获取分类数据；

映射所述分类数据至图像灰度区间以获取映射数据；

变换所述映射数据至频域以去噪并获取第三资源数据；

依据预设的可视化配置模型匹配所述第三资源数据和预设的图表模板以获取视图。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，所述依据筛选条件筛选所述第一资源数据以获取第二资源数据，所述筛选条件包括数值筛选及文字筛选包括：

依据所述第一资源数据生成选择框；

基于所述选择框生成筛选条件；

依据所述筛选条件筛选所述第一资源数据以获取所述第二资源数据。

3.如权利要求1所述的基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，所述通过将所述第二资源数据和预设的筛选条件进行匹配以分类第二资源数据，从而获取分类数据包括：

计算所述第二资源数据中各数据与所述筛选条件之间的文本相似值；

基于所述文本相似值划分所述第二资源数据以获取所述分类数据。

4.如权利要求3所述的基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，所述变换所述映射数据至频域以去噪并获取第三资源数据包括：

变换所述映射数据至频域以获取频域基础数据；

依据所述频域基础数据筛选所述第二资源数据以获取去噪文本数据；

基于所述文本相似值筛选所述去噪文本数据以获取所述第三资源数据。

5.如权利要求4所述的基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，所述基于所述文本相似值筛选所述去噪文本数据以获取所述第三资源数据满足关系式：

M_i＝N_i·p_i

其中，M_i表示第i类数据的实际选取量，N_i表示第i类数据的总数量，p_i表示第i类数据与预设的筛选条件之间的文本相似值。

6.如权利要求4所述的基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，所述依据所述频域基础数据筛选所述第二资源数据以获取去噪文本数据包括：

由小到大排列所述频域基础数据以获取频域结果集；

滤除所述频域结果集中排名前预设阈值所对应的第二资源数据；

保留剩余的所述第二资源数据作为所述去噪文本数据。

7.如权利要求1所述的基于人工智能的数据可视化方法，其特征在于，所述依据预设的可视化配置模型匹配所述第三资源数据和预设的图表模板以获取视图包括：

训练神经网络以建立可视化配置模型；

基于所述可视化配置模型生成自定义参数；

基于所述自定义参数匹配所述第三资源数据和预设的图表模板以获取所述视图。

8.一种基于人工智能的数据可视化装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于从建立的初始数据库中获取第一资源数据；

筛选单元，用于依据筛选条件筛选所述第一资源数据以获取第二资源数据，所述筛选条件包括数值筛选及文字筛选；

分类单元，用于通过将所述第二资源数据和预设的筛选条件进行匹配以分类第二资源数据，从而获取分类数据；

映射单元，用于映射所述分类数据至图像灰度区间以获取映射数据；

去噪单元，用于变换所述映射数据至频域以去噪并获取第三资源数据；

配置单元，用于依据预设的可视化配置模型匹配所述第三资源数据和预设的图表模板以获取视图。