[发明专利]基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法

说明书

本发明提供了一种基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法，包括：获得上位机中采集到的请求信息；针对所述请求信息进行分析，确定目标数据信息；根据所述目标数据信息进行目标数据获取，得到目标数据；通过半监督聚类目标下粒子群算法确定所述目标数据的传输路径；按照所述目标数据的传输路径将所述目标数据进行传输，实现对所述请求信息的回复。本发明提出了一种基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法，采用半监督聚类目标下粒子群算法确定目标数据的传输路径，使得在对目标数据传输时能够更好地将目标数据传输至对应的目标位置，不仅能够提高数据传输的效率，而且还能减小数据传输的时延，提高目标数据传输的稳定性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法。

背景技术

随着信息技术发展和人工智能的普及，越来越多的交互式人工智能越来越常见，但是，目前在进行人工交互时，人工智能回复往往比较不稳定，不仅回复不准确，而且等待回复的时间也较长，因此，本发明提出了一种基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法，通过采用半监督聚类目标下粒子群算法确定目标数据的传输路径，使得在对目标数据传输时能够更好地将目标数据传输至对应的目标位置，不仅能够提高数据传输的效率，而且还能减小数据传输的时延，提高目标数据传输的稳定性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于半监督聚类目标下粒子群算法的人工智能回复方法，包括：

获得上位机中采集到的请求信息；

针对所述请求信息进行分析，确定目标数据信息；

根据所述目标数据信息进行目标数据获取，得到目标数据；

通过半监督聚类目标下粒子群算法确定所述目标数据的传输路径；

按照所述目标数据的传输路径将所述目标数据进行传输，实现对所述请求信息的回复。

进一步地，所述上位机在采集请求信息时通过多种采集方式获得请求信息，所述采集方式包括：语音输入、操作输入和关联信息导入。

进一步地，针对所述请求信息进行分析包括：语音分析、操作分析和关联信息分析，其中，所述语音分析是针对采集的语音进行语音信号预处理，然后将预处理后的语音信号识别出来得到语音信息，再将所述语音信息进行特征提取，并对提取的特征信息进行数据分析与匹配得到与所述采集的语音对应的目标数据；所述操作分析是获取用户在所述上位机上的操作信息，针对所述操作信息进行数据分析与匹配得到与所述采集的语音对应的目标数据；所述关联信息分析则是获取外接设备导入的信息，针对所述外接设备导入的信息进行识别，获得有效请求信息，针对所述有效请求信息进行数据分析与匹配得到与所述采集的语音对应的目标数据。

进一步地，根据所述目标数据信息进行目标数据获取包括:根据所述目标数据信息确定所述目标数据的位置，并在所述目标数据位置中分析所述目标数据是否为直接获取的数据；当所述目标数据在所述目标数据位置中为直接获取的数据时，直接读取所述目标位置中的目标数据，得到目标数据，当所述目标数据在所述目标数据位置中不是直接获取的数据时，则确定基本数据的位置，在所述基本数据的位置中读取基本数据，并将读取的基本数据传输至同一个数据处理中心，进行数据处理后得到目标数据。