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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京駿德智算科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于人工智能的數(shù)據(jù)管理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119884870B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411950643.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的數(shù)據(jù)管理方法是由張龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于人工智能的數(shù)據(jù)管理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的數(shù)據(jù)管理方法，屬于數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)采用人工智能模型構(gòu)建數(shù)據(jù)分類(lèi)模型，并采用每種數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用訓(xùn)練之后的數(shù)據(jù)分類(lèi)模型對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，最后根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型執(zhí)行工作人員設(shè)定的數(shù)據(jù)操作方法，從而可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化管理，不僅能夠有效地提升數(shù)據(jù)的管理效率，還能夠提高數(shù)據(jù)管理準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的數(shù)據(jù)管理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工智能的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，包括： 獲取工作人員輸入的每種數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)操作方法，同時(shí)獲取每種數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)； 采用人工智能模型構(gòu)建數(shù)據(jù)分類(lèi)模型，并采用每種數(shù)據(jù)類(lèi)型對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練之后的數(shù)據(jù)分類(lèi)模型,包括： 采集實(shí)時(shí)產(chǎn)生的目標(biāo)數(shù)據(jù)，并采用訓(xùn)練之后的數(shù)據(jù)分類(lèi)模型對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型； 以目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)操作方法為基礎(chǔ)，對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，完成人工智能的數(shù)據(jù)管理； 根據(jù)每個(gè)參數(shù)向量對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)值，確定最優(yōu)向量以及每個(gè)參數(shù)向量對(duì)應(yīng)的歷史最優(yōu)值； 根據(jù)最優(yōu)向量以及每個(gè)參數(shù)向量對(duì)應(yīng)的歷史最優(yōu)值，對(duì)邊界信息融合搜索之后的參數(shù)向量進(jìn)行自適應(yīng)變速信息融合搜索，得到自適應(yīng)變速信息融合搜索之后的參數(shù)向量，包括： 以當(dāng)前訓(xùn)練次數(shù)為基礎(chǔ)，獲取自適應(yīng)變速權(quán)重ω為：其中，ωmax表示自適應(yīng)變速權(quán)重的最大值，ωmin表示自適應(yīng)變速權(quán)重的最小值，r8表示0,1之間的第八隨機(jī)數(shù)，t表示當(dāng)前訓(xùn)練次數(shù)，T表示最大訓(xùn)練次數(shù)，b表示中間參數(shù)，且b＝lnωmaxωmin； 針對(duì)第n個(gè)邊界信息融合搜索之后的參數(shù)向量，采用自適應(yīng)變速權(quán)重ω對(duì)上一次訓(xùn)練過(guò)程中自適應(yīng)變速信息融合搜索的歷史搜索速度進(jìn)行加權(quán)，得到加權(quán)之后的歷史搜索速度； 獲取參數(shù)向量與最優(yōu)向量之間的社會(huì)學(xué)習(xí)信息向量為；其中，表示社會(huì)學(xué)習(xí)因子，表示（0,1）之間的第九隨機(jī)數(shù)； 獲取參數(shù)向量與其歷史最優(yōu)值之間的個(gè)體學(xué)習(xí)信息量為；其中，表示個(gè)體學(xué)習(xí)因子，表示（0,1）之間的第十隨機(jī)數(shù)； 根據(jù)加權(quán)之后的歷史搜索速度、處理之后的社會(huì)學(xué)習(xí)信息向量以及處理之后的個(gè)體學(xué)習(xí)信息量，獲取當(dāng)前訓(xùn)練過(guò)程中的實(shí)時(shí)搜索速度為： 根據(jù)當(dāng)前訓(xùn)練過(guò)程中的實(shí)時(shí)搜索速度，對(duì)邊界信息融合搜索之后的參數(shù)向量進(jìn)行更新，得到自適應(yīng)變速信息融合搜索之后的參數(shù)向量; 針對(duì)自適應(yīng)變速信息融合搜索之后的參數(shù)向量，確定待全局搜索向量； 針對(duì)待全局搜索向量，隨機(jī)匹配一個(gè)其他參數(shù)向量，得到每個(gè)待全局搜索向量對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)參數(shù)向量； 獲取待全局搜索向量與其對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)參數(shù)向量之間的第四差值向量采用萊維飛行步長(zhǎng)以及預(yù)設(shè)的搜索控制因子對(duì)第四差值向量進(jìn)行處理； 針對(duì)待全局搜索向量，采用0,1之間的第四隨機(jī)數(shù)r4對(duì)待全局搜索向量進(jìn)行處理; 采用0,1之間的第五隨機(jī)數(shù)r5對(duì)最優(yōu)向量進(jìn)行處理根據(jù)處理之后的第四差值向量、處理之后的待全局搜索向量以及處理之后的最優(yōu)向量，對(duì)待全局搜索向量進(jìn)行更新，得到全局隨機(jī)飛行搜索之后的參數(shù)向量。

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