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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明涉及一种煤矿业务场景人工智能模型的应用系统，属于煤矿智能化技术领域。包括：数据层用于获取煤矿井下采集的原始工况数据；特征计算层用于对原始工况数据进行特征提取，并将目标人工智能模型对应的特征存储至煤矿业务场景特征数据池；模型推理层用于在模型被触发后，进行推理、将推理结果存储至煤矿业务场景应用数据池、根据煤矿业务场景应用数据池中的数据及煤矿井下真实数据对模型进行增量训练和更新迭代；人机交互层用于显示推理结果、与特征计算层和模型推理层进行交互。本发明不仅使煤矿井下数据能够得到集中规范处理，而且模型可以实时从煤矿业务场景特征数据池获取输入数据，进而实现煤矿业务场景的实时预测分析。

主权项：1.一种煤矿业务场景人工智能模型的应用系统，其特征在于，包括数据层、特征计算层、模型推理层和人机交互层；所述数据层用于：获取煤矿井下采集的原始工况数据，并将原始工况数据存储至原始数据池；所述特征计算层用于：通过分布式终端与单终端相结合的方式对原始工况数据进行特征提取，得到目标人工智能模型对应的特征，并将目标人工智能模型对应的特征存储至煤矿业务场景特征数据池；其中，所述目标人工智能模型为模型库中的多个人工智能模型中的任一人工智能模型；所述模型推理层用于：在目标人工智能模型被触发后，基于所述目标人工智能模型对应的特征进行目标人工智能模型的推理、将推理结果存储至煤矿业务场景应用数据池、根据煤矿业务场景应用数据池中的数据及煤矿井下真实数据对目标人工智能模型进行增量训练和更新迭代；所述人机交互层用于：显示煤矿业务场景应用数据池的推理结果、与特征计算层和模型推理层进行交互；当通过煤矿井下真实数据对目标人工智能模型进行模型增量训练，得到新目标人工智能模型之后，还包括：当再次通过目标人工智能模型进行推理时，新目标人工智能模型与旧目标人工智能模型同时运行推理；当新目标人工智能模型与旧目标人工智能模型同时运行n3次后，分别计算新目标人工智能模型和旧目标人工智能模型的准确率p3和p4，以及推理所需时间t9和t10，令p5=p3-p4，并获取用户在人机交互层配置的模型迭代准确率阈值p6；如果-p6p5，则继续使用旧目标人工智能模型；如果p5p6，则模型库中用新目标人工智能模型替换旧目标人工智能模型；若-p6＜p5p6，继续比较t9和t10，如果t9t10，则继续使用旧目标人工智能模型，否则，模型库中用新目标人工智能模型替换旧目标人工智能模型。

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