[发明专利]一种人工智能算法的构件封装方法及系统

摘要

本发明公开了一种人工智能算法的构件封装方法及系统，包括对若干个不同类型的神经网络算法所对应的数据样例进行数据预处理以获取所对应的第一构件参数并将第一构件参数封装为统一的接口参数后进行可视化展示；创建某一类型的数据集；模型配置过程；对所配置的模型进行模型训练；存储所述模型训练的训练结果，将模型文件的全路径作为参数进行传递，将已完成处理的预测数据传入构件中，最终得出训练模型的预测信息。对每一所生成的构建配置可视化界面所对应的xml文件；确定构件的封装标准，统一构件对外暴露的接口；将不同的训练算法封装为不同的构件模板。本发明能够将神经网络算法的代码封装为可视化构件的方法来降低神经网络的应用要求。

主权项

1.一种人工智能算法的构件封装方法，包括如下步骤：S1、对若干个不同类型的神经网络算法所对应的数据样例进行数据预处理以获取所对应的第一构件参数并将所述第一构件参数封装为统一的接口参数后进行可视化展示，所述第一构件参数为自各数据样例所提取的神经网络算法代码中的变量；S2、将创建某一类型的数据集所需的相关代码封装于所对应的构件中，将所述代码中的变量作为所述构件的第二构件参数进行处理；所述第二构件参数包含有所述第一构件参数；所述处理为对第二构件参数进行判空并在数据集创建完成后，将第二构件参数封装于接口的返回值中，将已创建完毕的数据集向下一个构件进行传递；S3、基于所设置的参数自动生成神经网络的层数即完成模型配置过程；S4、对所配置的模型进行模型训练，并进行可视化展示同时将训练后的模型文件存储于配置路径中；S5、存储所述模型训练的训练结果，将模型文件的全路径作为参数进行传递，将已完成处理的预测数据传入构件中，得出训练模型的预测信息；S6、对每一个生成的构件配置可视化界面所对应的xml文件；S7、确定构件的封装标准，统一构件对外暴露的接口；S8、基于所述xml文件和构件的封装标准将不同的训练算法封装为不同的构件模板。