[发明专利]一种基于人工智能技术的熟练工种工业模型训练技术

权利要求书

1.一种基于人工智能技术的熟练工种工业模型训练技术，其特征在于，所述熟练工种工业模型训练技术包括以下步骤：

步骤一：数据采集；根据模型训练的需要进行数据样本的采集，数据采集完毕后进行识别率判断，然后判断识别率是否大于95%，如果否，则继续进行步骤二，如果是，则直接进行步骤六；

步骤二：数据预处理；熟练工种的工人根据经验首先对采集的数据样本中的异常数据进行预处理修正，得到正确的、质量高的数据样本，然后进行识别率计算，计算出的识别率将旧识别率替换掉并作为下一次循环的识别率；

步骤三：模型训练；使用正确的、质量高的数据样本进行模型训练；

步骤四：机器学习；对步骤二中熟练工种的工人修正数据的方式、类型和修正量进行机械学习，学习各个数据之间的关系，建立修正的特征库，并将机器学习的结果存入特征库；

步骤五：数据识别；循环结束，再次循环进行步骤一数据采集后，首先根据步骤三中的特征库进行数据识别，将数据中具有相同或者相似问题的数据识别并标识出来，再循环进行步骤二的数据预处理；

步骤六：数据自动处理；识别率大于95%后，根据机器学习的修正数据的方式、类型和修正量进行机械学习以及各个数据之间的关系，自动对采集的数据进行修正，然后返回步骤三进行模型训练，然后循环进行步骤一、步骤六和步骤三。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的熟练工种工业模型训练技术，其特征在于，所述步骤二中的识别率计算公式为：识别率=识别出的数据/总修正数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的熟练工种工业模型训练技术，其特征在于，所述步骤一种，第一次数据采集时，初始识别率为0。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的熟练工种工业模型训练技术，其特征在于，所述步骤一中识别率判断时，识别率标准能够根据需要设定，实际识别率能够定时或不定时抽查修正。