用人工智能技术识别目标结果与特征相关度的方法与流程

本发明涉及企业数据预测的，尤其涉及一种用人工智能技术识别目标结果与特征相关度的方法。

背景技术：

1、在企业管理和团队评估中，了解团队特征与其成果之间的关系对于优化团队绩效、提升组织效能具有重要意义，传统的评估方法通常依赖于经验和直觉，缺乏科学性和系统性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用人工智能技术识别目标结果与特征相关度的方法，旨在解决现有技术中依赖经验根据企业特征来判断预期成果缺乏科学性的问题。

2、本发明是这样实现的，第一方面，本发明提供一种用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，包括：

3、预先确定若干种团队特征项目，并根据若干种所述团队特征项目分别构建对应的特征项目单元模型；其中，所述团队特征项目用于描述企业团队在某一方面的团队特征；

4、预先确定若干种团队成果项目，并根据若干种所述团队成果项目分别构建对应的成果项目单元模型；其中，所述团队成果项目用于描述企业团队在某一方面的团队成果；

5、将对应若干种所述团队特征项目的所述特征项目单元模型共同作为基础映射层，将对应若干种所述团队成果项目的所述成果项目单元模型共同作为最终映射层；

6、对所述基础映射层与所述最终映射层进行映射关系的分析处理，以在所述基础映射层与所述最终映射层之间构建中间映射层，以得到关联映射模型；其中，所述中间映射层包括若干个由低到高依次递进的细分映射层；

7、获取训练数据集合，将所述训练数据集合代入至所述关联映射模型中，通过生成对抗网络智能模型根据所述训练数据集合对所述关联映射模型进行数据关联性的训练处理，以得到所述关联映射模型的所述基础映射层、所述中间映射层的各个所述细分映射层以及所述最终映射层之间的映射关系；

8、将所述映射关系赋予至所述关联映射模型，令所述关联映射模型具有根据所述映射关系对所述基础映射层进行递进映射处理，以得到对应的所述最终映射层的功能。

9、本发明提供了一种用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，具有以下有益效果：

10、本发明根据团队特征项目和团队成果项目构建基础映射层和最终映射层，在两者之间构建中间映射层，中间映射层包括若干个由低到高递进的细分映射层，获取训练数据集合，将其代入关联映射模型，通过生成对抗网络（gan）对模型进行数据关联性训练，得到各个映射层之间的映射关系，将映射关系赋予关联映射模型，使其能够根据映射关系对基础映射层进行递进映射处理，最终得到对应的最终映射层的功能，通过预先构建特征项目和成果项目单元模型，以及利用gan进行训练，确保方法的科学性和系统性，通过生成对抗网络进行数据关联性训练，提高映射关系的精确度，确保关联映射模型能够准确预测目标结果与特征的相关度，解决了现有技术中依赖经验根据企业特征来判断预期成果缺乏科学性的问题。

技术特征：

1.一种用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，预先确定若干种团队特征项目，并根据若干种所述团队特征项目分别构建对应的特征项目单元模型的步骤包括：

3.如权利要求1所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，预先确定若干种团队成果项目，并根据若干种所述团队成果项目分别构建对应的成果项目单元模型的步骤包括：

4.如权利要求1所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，对所述基础映射层与所述最终映射层进行映射关系的分析处理，以在所述基础映射层与所述最终映射层之间构建中间映射层，以得到关联映射模型的步骤包括：

5.如权利要求4所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，基于所述基础映射层中的各个所述特征项目单元模型和所述最终映射层中的各个所述成果项目单元模型进行中间关联特征的分析处理，以得到所述基础映射层中的各个所述特征项目单元模型和所述最终映射层中的各个所述成果项目单元模型的若干个中间关联特征的步骤包括：

6.如权利要求5所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，对各个所述中间关联单元模型进行递进关系的分析处理，根据各个所述中间关联特征单元模型之间的递进关系生成各个所述中间关联特征单元模型的层级标记的步骤包括：

7.如权利要求1所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，获取训练数据集合，将所述训练数据集合代入至所述关联映射模型中，通过生成对抗网络智能模型根据所述训练数据集合对所述关联映射模型进行数据关联性的训练处理，以得到所述关联映射模型的所述基础映射层、所述中间映射层的各个所述细分映射层以及所述最终映射层之间的映射关系的步骤包括：

8.如权利要求7所述的用人工智能技术识别目标结果与特征相关度方法，其特征在于，当不存在所述预测确信度符合预设标准的所述预测映射关系时，根据各个所述预测映射关系对应的所述预测确信度对各个所述预测映射关系进行优化处理，以得到所述关联映射模型的映射关系的步骤包括：

技术总结本发明涉及企业数据预测的技术领域，公开了一种用人工智能技术识别目标结果与特征相关度的方法，本发明根据团队特征项目和团队成果项目构建基础映射层和最终映射层，在两者之间构建中间映射层，将获取训练数据集合代入关联映射模型，通过生成对抗网络对模型进行数据关联性训练，得到各个映射层之间的映射关系，将映射关系赋予关联映射模型，使其能够根据映射关系对基础映射层进行递进映射处理，最终得到对应的最终映射层的功能，确保方法的科学性和系统性，通过生成对抗网络进行数据关联性训练，确保关联映射模型能够准确预测目标结果与特征的相关度，解决了现有技术中依赖经验根据企业特征来判断预期成果缺乏科学性的问题。技术研发人员：霁虹·桑德森,乔恩·罗伯特·桑德森受保护的技术使用者：广东算法洞见科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/12