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申请/专利权人：上海海启科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于智能数据记忆库的自动优化方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过传感器阵列进行原始交互数据采集，得到原始交互数据集；根据原始交互数据集进行初始交互事件提取，得到初始交互事件数据；对初始交互事件数据进行事件数据封装，得到交互事件数据；对交互事件数据进行多模态语义关联分析，得到多模态语义关联数据；对多模态语义关联数据进行语义提炼，得到知识元数据；对知识元数据进行关系强度分析，得到关系强度数据。本发明通过模拟人类记忆和学习过程，实现对交互数据的智能理解、知识组织和精准答案生成，使系统的智能化水平和解决问题的效率得到提升。

主权项：1.一种基于智能数据记忆库的自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过传感器阵列进行原始交互数据采集，得到原始交互数据集；根据原始交互数据集进行初始交互事件提取，得到初始交互事件数据；对初始交互事件数据进行事件数据封装，得到交互事件数据；步骤S2：对交互事件数据进行多模态语义关联分析，得到多模态语义关联数据；对多模态语义关联数据进行语义提炼，得到知识元数据；步骤S3：对知识元数据进行关系强度分析，得到关系强度数据；根据关系强度数据进行关系抽取处理，得到动态关系图谱，其中步骤S3具体为：步骤S31：对知识元数据进行语义空间映射，得到高维语义空间向量表示数据；对高维语义空间向量表示数据进行语义距离度量，得到语义距离度量数据；步骤S32：根据语义距离度量数据对知识元数据进行潜在关系挖掘，得到知识元潜在关系数据；根据知识元潜在关系数据进行关系类型推断，得到关系类型数据；步骤S33：对知识元潜在关系数据进行关系强度评估，得到关系强度数据；根据关系类型数据以及关系强度数据进行关系置信度计算，得到关系置信度数据；步骤S34：根据知识元潜在关系数据以及关系置信度数据进行动态图谱更新，得到动态关系图谱；步骤S4：对动态关系图谱进行节点重要性排序，得到重要性排序数据；根据重要性排序数据进行多维度层次构建处理，得到多层级知识组织结构数据；根据多层级知识组织结构数据进行层次化存储，得到多层级记忆库；步骤S5：通过传感器阵列进行短期记忆追踪并进行时间衰减因子计算，得到短期记忆数据以及时间衰减因子；根据短期记忆数据以及时间衰减因子对多层级记忆库进行长期记忆关联，得到长期记忆关联数据；根据长期记忆关联数据进行情景感知，得到结构化情景数据；步骤S6：对结构化情景数据进行情景信息解码，得到情景信息解码数据；根据多层级记忆库以及时间衰减因子对情景信息解码数据进行记忆网络检索，得到初始候选答案列表；根据情景信息解码数据进行问题情景分析，得到问题情景参数；根据初始候选答案列表对问题情景参数进行问题答案匹配判断，得到候选答案列表；根据候选答案列表进行答案生成，得到精准答案数据。

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