[发明专利]仿神经元的企业数据层次表示方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及企业数据层次，更具体地说是指仿神经元的企业数据层次表示方法及其系统。

背景技术

企业数据层次包括管理、财务、市场、技术、产品、客户等多个层次，需要将企业数据层次表达清楚，有助于数据的存储。

然而，目前市面上还没有一套标准的范式通过对企业的基本信息和企业的投资行业属性和主要产品来构建企业与企业、企业与产品、企业与投融资的关联数据层次，这导致企业服务机构或组织对企业的评价缺乏全面性和组织性，且不利于数据存储。

因此，有必要设计一种仿神经元的企业数据层次表示方法，实现构建企业数据层次，降低数据存储的冗余性，提高企业服务机构或组织对企业评价的全面性和组织性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供仿神经元的企业数据层次表示方法及其系统。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：仿神经元的企业数据层次表示方法，所述方法包括：

获取企业数据；

基于神经元的分类，将企业数据按感知神经元、中间神经元以及运动神经元划分；

根据感知神经元、中间神经元以及运动神经元之间连接关系，获取企业数据的上下级关系，获取企业上下级数据；

根据连接关系以及企业上下级数据对企业数据划分数据层次，获取企业数据层次。

其进一步技术方案为：基于神经元的分类，将企业数据按感知神经元、中间神经元以及运动神经元划分的步骤，包括以下具体步骤；

获取企业数据中的输入层数据、认知数据以及输出层数据；

将输入层数据划分为感知神经元，将认知数据划分为中间神经元，将输出层数据划分为运动神经元。

其进一步技术方案为：根据感知神经元、中间神经元以及运动神经元之间连接关系，获取企业数据的上下级关系，获取企业上下级数据的步骤之后，还包括以下具体步骤：

获取新企业数据，根据新企业数据调整企业上下级数据。

其进一步技术方案为：获取新企业数据，根据新企业数据调整企业上下级数据的步骤，包括以下具体步骤：

获取新的企业数据样本以及新的企业{问题,答案}集；

获取新的企业数据样本的重复率以及新的企业{问题,答案}集的准确度；

根据重复率以及准确度，增强或减弱企业上下级数据之间的权重；

根据权重调整企业上下级数据。

其进一步技术方案为：根据连接关系以及企业上下级数据对企业数据划分数据层次，获取企业数据层次的步骤，包括以下具体步骤：

将企业数据进行分层，获取不同层的数据；

将不同层的数据按照连接关系进行企业数据层次表示。

本发明还提供了仿神经元的企业数据层次表示系统，包括数据获取单元、分类单元、上下级数据获取单元以及层次划分单元；

所述数据获取单元，用于获取企业数据；

所述分类单元，用于基于神经元的分类，将企业数据按感知神经元、中间神经元以及运动神经元划分；

所述上下级数据获取单元，用于根据感知神经元、中间神经元以及运动神经元之间连接关系，获取企业数据的上下级关系，获取企业上下级数据；

所述层次划分单元，用于根据连接关系以及企业上下级数据对企业数据划分数据层次，获取企业数据层次。

其进一步技术方案为：所述分类单元包括层次数据获取模块以及数据划分模块；

所述层次数据获取模块，用于获取企业数据中的输入层数据、认知数据以及输出层数据；

所述数据划分模块，用于将输入层数据划分为感知神经元，将认知数据划分为中间神经元，将输出层数据划分为运动神经元。

其进一步技术方案为：所述系统还包括调整单元；

所述调整单元，用于获取新企业数据，根据新企业数据调整企业上下级数据。

其进一步技术方案为：所述调整单元包括新数据获取模块、比值获取模块、权重调整模块以及数据调整模块；

所述新数据获取模块，用于获取新的企业数据样本以及新的企业{问题,答案}集；

所述比值获取模块，用于获取新的企业数据样本的重复率以及新的企业{问题,答案}集的准确度；

所述权重调整模块，用于根据重复率以及准确度，增强或减弱企业上下级数据之间的权重，获取感知神经元、中间神经元以及运动神经元之间的连接关系；

所述数据调整模块，用于根据权重调整企业上下级数据。

其进一步技术方案为：所述层次划分单元包括分层模块以及层次表示模块；