[发明专利]一种基于神经网络的搜索方法、系统和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种基于神经网络的搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、对样本数据进行预处理，获取样本子数据；

步骤S2、基于所述样本子数据构建所述样本数据对应的神经网络搜索模型；

步骤S3、训练所述神经网络搜索模型以定义搜索空间；

步骤S4、将待搜索数据置于所述搜索空间中，通过预设的搜索策略进行目标数据的查找，所述目标数据为所述待搜索数据的搜索结果；

所述步骤S1进一步包括：将所述样本数据按照计算节点的不同进行分段，将分段后的每个数据段作为一个样本子数据，不同的计算节点对应不同的样本子数据，不同的样本子数据的数据参数不同；

所述步骤S2进一步包括：为所述样本子数据对应的计算节点分配一个对应的网络地址，基于所述网络地址将所述计算节点建模为一个Hopfield神经元，将每个样本子数据对应的Hopfield神经元进行联接构成所述样本数据对应的Hopfield神经网络搜索模型；所述步骤S3进一步包括：利用所述Hopfield神经网络搜索模型中的每个Hopfield神经元分别对所述每个Hopfield神经元对应的样本子数据进行训练，基于训练好的所述Hopfield神经网络搜索模型确定所述搜索空间。

2.如权利要求1所述的基于神经网络的搜索方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41、将所述待搜索数据置于所述搜索空间中进行二分查找，根据查找结果确定所述目标数据。

3.如权利要求2所述的基于神经网络的搜索方法，其特征在于，所述步骤S41进一步包括根据所述待搜索数据的数据参数确定所述待搜索数据在所述搜索空间中对应的目标Hopfield神经元；利用所述目标Hopfield神经元对所述待搜索数据进行训练；基于所述待搜索数据的训练结果判断所述搜索空间中是否存在匹配的样本数据；在确定所述搜索空间中存在匹配的样本数据的情况下，将所述匹配的样本数据作为所述目标数据。

4.如权利要求2所述的基于神经网络的搜索方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：

步骤S5、获取所述目标数据所在的文件位置，根据所述文件位置将所述目标数据进行输出。

5.一种基于神经网络的搜索系统，其特征在于，包括：

处理模块，用于对样本数据进行预处理，获取样本子数据；

构建模块，用于基于所述样本子数据构建所述样本数据对应的神经网络搜索模型；

定义模块，用于训练所述神经网络搜索模型以确定搜索空间；

搜索模块，用于将待搜索数据置于所述搜索空间中，通过预设的搜索策略进行目标数据的查找，所述目标数据为所述待搜索数据的搜索结果；

所述处理模块进一步用于将所述样本数据按照计算节点的不同进行分段，将分段后的每个数据段作为一个样本子数据，不同的计算节点对应不同的样本子数据，不同的样本子数据的数据参数不同；

所述构建模块进一步包括地址分配单元和神经网络创建单元，

所述地址分配单元，用于为所述样本子数据对应的计算节点分配一个对应的网络地址，

所述神经网络创建单元，用于基于所述网络地址将所述计算节点建模为一个Hopfield神经元，将每个样本子数据对应的Hopfield神经元进行联接构成所述样本数据对应的Hopfield神经网络搜索模型；

所述定义模块进一步用于利用所述Hopfield神经网络搜索模型中的每个Hopfield神经元分别对所述每个Hopfield神经元对应的样本子数据进行训练，基于训练好的所述Hopfield神经网络搜索模型确定所述搜索空间。