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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司申請的專利基于智能語義理解的可視化建模方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115309958B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210862195.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9035；該發(fā)明授權(quán)基于智能語義理解的可視化建模方法是由姚苗;詹永川;沈杰;譚亞軍;李碩;趙磊;楊李偉設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于智能語義理解的可視化建模方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于智能語義理解的可視化建模方法，包括步驟：用戶輸入建模任務(wù)目標(biāo)，進(jìn)行分詞處理，得到分詞結(jié)果；用戶輸入源數(shù)據(jù)集，獲取源數(shù)據(jù)集的特征；基于分詞結(jié)果確定測試模型范圍；從源數(shù)據(jù)集中選擇m條測試數(shù)據(jù)對測試模型范圍進(jìn)行測試，得到模型測試結(jié)果；從預(yù)置算法模型中選擇n個預(yù)置算法模型作為備選方案，并確定對應(yīng)的n組算法模型超參；將n個預(yù)置算法模型及其對應(yīng)的n組算法模型超參，和源數(shù)據(jù)集的特征進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)后根據(jù)模型評估指標(biāo)對n個預(yù)置算法模型進(jìn)行排序后并推薦。本發(fā)明提供以智能推薦的形式，針對用戶給出的建模任務(wù)目標(biāo)，推薦算法模型的形式，提供給用戶可以直接解決其任務(wù)目標(biāo)的多種模型方案。

本發(fā)明授權(quán)基于智能語義理解的可視化建模方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于智能語義理解的可視化建模方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1，用戶輸入建模任務(wù)目標(biāo)，對建模任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行分詞處理，得到分詞結(jié)果；用戶輸入源數(shù)據(jù)集，并獲取源數(shù)據(jù)集的特征； 步驟S2，基于分詞結(jié)果確定測試模型范圍；從源數(shù)據(jù)集中選擇m條測試數(shù)據(jù)對測試模型范圍進(jìn)行測試，得到模型測試結(jié)果，所述模型測試結(jié)果中包括N個預(yù)置算法模型； 所述基于分詞結(jié)果確定測試模型范圍的步驟，包括：基于分詞結(jié)果，對算法模型庫中的模型標(biāo)簽進(jìn)行相似度計算，從而確定測試模型范圍；所述算法模型庫包括模型ID、模型標(biāo)簽、模型名稱、模型描述字段，所述模型標(biāo)簽包括分類、預(yù)測、回歸； 步驟S3，從N個預(yù)置算法模型中選擇n個預(yù)置算法模型作為備選方案，并確定對應(yīng)的n組算法模型超參，1n≤N； 步驟S4，將n個預(yù)置算法模型及其對應(yīng)的n組算法模型超參，和源數(shù)據(jù)集的特征進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)后根據(jù)模型評估指標(biāo)對n個預(yù)置算法模型進(jìn)行排序后并推薦。

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