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申请/专利权人：广州博士信息技术研究院有限公司;广东省中创融科技发展有限公司
摘要：本发明公开了基于产业园平台的数据挖掘方法及系统，包括从产业园平台获取原始数据并进行预处理，通过神经网络将预处理后的数据来生成新的输出数据；根据生成新的输出数据，通过自回归模型分析历史数据点来预测未来的值，再通过扩散模型分析和预测数据在不同维度上的动态变化；建立预设的知识图谱与产业园平台数据库之间的映射关系，将输出的数据与预设的知识图谱中的知识项进行匹配，确定与输出的数据相匹配的知识项；本发明通过引入神经网络、自回归模型和扩散模型，显著提高了对时序数据和多维度数据的分析精度，利用知识图谱与产业园平台数据的深度融合，增强了数据分析的实用性和可解释性，实现智能数据挖掘。
主权项：1.基于产业园平台的数据挖掘方法，其特征在于：基于产业园平台的数据挖掘方法及系统，包括如下步骤：从产业园平台获取原始数据并进行预处理，通过神经网络将预处理后的数据来生成新的输出数据；其中，神经网络是具有多个层和嵌套循环层的神经网络，利用反向传播算法对神经网络进行训练，优化模型参数；根据生成新的输出数据，建立自回归模型和扩散模型，通过自回归模型预测时间序列数据，分析历史数据点来预测未来的值，再通过扩散模型模拟数据在不同维度上的扩散，分析和预测数据在不同维度上的动态变化；在得到神经网络生成新的输出数据后，建立预设的知识图谱与产业园平台数据库之间的映射关系，将所述输出的数据与预设的知识图谱中的知识项进行匹配，并确定与输出的数据相匹配的知识项；其中，预设的知识图谱包括产业园平台的领域知识和信息结构。
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权利要求：
百度查询： 广州博士信息技术研究院有限公司 广东省中创融科技发展有限公司 基于产业园平台的数据挖掘方法及系统
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