[发明专利]防止收入下降时空人工智能方法和深度学习系统

说明书

防止收入下降时空人工智能方法和深度学习系统，包括：防止收入下降应对方案优选步骤；收入下降风险预测预警应对综合模型训练步骤；收入下降风险预测预警应对综合模型使用步骤；收入下降风险预测预警应对演变趋势综合模型训练步骤；收入下降风险预测预警应对演变趋势综合模型使用步骤。上述方法、系统和机器人，通过监测时空窗口来对预测时空窗口的收入下降风险预测预警应对及其演变趋势进行计算，来防患于未然，为防止收入下降的时机选择提供决策支持，并优选出防止收入下降的应对方案，取得更好的收入下降效果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及以防止收入下降时空人工智能方法和深度学习系统。

背景技术

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的防止收入下降主要是靠政府官员和专家进行监测和决策，需要的成本高、周期长。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术的缺陷或不足，提供以防止收入下降时空人工智能方法和深度学习系统，通过人工智能技术进行防止收入下降的监测和预测、预警、应对，能够协助人们进行防止收入下降的决策，提高防止收入下降的效率。

第一方面，本发明实施例提供一种人工智能方法，所述方法包括：

防止收入下降应对方案优选步骤：根据所述需防止收入下降的人类对象在所述多个连续监测时空窗口和多个连续预测时空窗口中通过深度学习模型或机器学习模型预测收入下降风险的特征、预警和应对方案的演变趋势，从应对的演变趋势中获取最好应对预期效果对应的预测时空窗口，作为优选预测时空窗口；根据所述需防止收入下降的人类对象在所述多个连续监测时空窗口和所述优选预测时空窗口通过深度学习模型或机器学习模型进行时空窗口中收入下降风险的预测、预警和应对方案建议。

优选地，所述方法还包括：

收入下降风险预测预警应对综合模型训练步骤：获取防止收入下降总体时空范围中需防止收入下降的人类对象；获取所述需防止收入下降的人类对象的已知收入下降风险特征、预警结果、应对方案的监测时空窗口和预测时空窗口；若所述监测时空窗口和预测时空窗口不为空，则获取所述监测时空窗口及其内所述需防止收入下降的人类对象的相关数据，所述需防止收入下降的人类对象在所述预测时空窗口及其中的收入下降风险特征、预警结果、应对时空窗口及其中的应对方案，作为收入下降风险预测预警应对综合模型的输入和预期输出对收入下降风险预测预警应对综合模型进行训练；

收入下降风险预测预警应对综合模型使用步骤：获取防止收入下降总体时空范围中需防止收入下降的人类对象；获取所述需防止收入下降的人类对象的待预测收入下降风险特征、预警结果、应对时空窗口及其中的应对方案的监测时空窗口和预测时空窗口；所述监测时空窗口和预测时空窗口属于所述防止收入下降总体时空范围；获取所述监测时空窗口及其内所述需防止收入下降的人类对象的相关数据，作为收入下降风险预测预警应对综合模型的输入通过收入下降风险预测预警应对综合模型进行预测，得到的输出作为所述需防止收入下降的人类对象在所述预测时空窗口及其中的收入下降风险特征、预警结果、应对时空窗口及其中的应对方案。

优选地，所述方法还包括：

收入下降风险预测预警应对演变趋势综合模型训练步骤：获取防止收入下降总体时空范围中需防止收入下降的人类对象；获取所述需防止收入下降的人类对象的已知收入下降风险演变趋势、预警结果演变趋势、应对方案演变趋势的多个连续监测时空窗口和多个连续预测时空窗口；所述演变趋势是在所述多个连续预测时空窗口上随着预测时空窗口的移动而产生的演变趋势；若所述监测时空窗口和预测时空窗口不为空，则获取所述多个连续监测时空窗口及其内所述需防止收入下降的人类对象的相关数据，所述需防止收入下降的人类对象在所述多个连续预测时空窗口及其中的收入下降风险演变趋势、预警结果演变趋势、应对时空窗口及其中的应对方案演变趋势，作为收入下降风险预测预警应对演变趋势综合模型的输入和预期输出对收入下降风险预测预警应对演变趋势综合模型进行训练；