[发明专利]基于人工神经网络的经营决策方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种基于人工神经网络的经营决策方法、装置及系统，涉及大数据技术领域，主要为解决目前基于人工神经网络的经营决策效率较低问题。该方法包括：接收经营关联数据，所述经营关联数据包括经营数据及关联数据，所述经营数据用于表征经营状况的数据，所述关联数据用于表征决策者当前体征状态的数据；通过预设经营决策模型及所述经营关联数据执行经营决策分析操作，得到预测结果，所述预测结果包括经营决策建议以及决策者状态建议，所述决策者状态建议用于表征决策者当前的状态能否对所述经营决策建议进行正确分析；将所述预测结果输出，以便所述决策者基于所述预测结果确定经营决策。本发明用于基于人工神经网络的经营决策过程。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于人工神经网络的经营决策方法、装置及系统。

背景技术

一直以来，决策的制定都是商业经营过程中最为重要的一环，将直接影响后期经营状况的变化。

目前，在常规的基于人工神经网络的经营决策过程中，往往是通过一些历史经营数据训练出的人工神经网络模型进行分析，从而基于分析结果制定后续的经营决策。然而在实际应用中，常规的基于人工神经网络的经营决策一般都是经过历史数据训练出的模型进行预测从而得到决策建议的预测结果，但在实际应用时，经营决策在到达决策者手中时，决策者当前的情绪状态在一定程度上会影响，决策者对该决策建议的正确分析，因此当决策者的身体情况或情绪状态存在异常时，同样会影响经营决策的制定结果的准确性，从而导致经营决策制定结果的准确性较低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种基于人工神经网络的经营决策方法、装置及系统，主要目的在于解决目前常规的基于人工神经网络的经营决策过程对于决策者身体状况或情绪状态影响经营决策制定结果的准确性的问题。

为解决上述技术问题，第一方面，本发明提供了一种基于人工神经网络的经营决策方法，该方法包括：

接收经营关联数据，所述经营关联数据是基于用户输入的用于对经营决策进行分析的数据，其中，所述经营关联数据包括经营数据及关联数据，所述经营数据用于表征经营状况的数据，所述关联数据用于表征决策者当前体征状态的数据；

通过预设经营决策模型及所述经营关联数据执行经营决策分析操作，得到预测结果，其中，所述预设经营决策模型是基于人工神经网络模型通过预设大数据样本进行训练后得到的模型，所述预测结果包括经营决策建议以及决策者状态建议，所述决策者状态建议用于表征决策者当前的状态能否对所述经营决策建议进行正确分析；

将所述预测结果输出，以便所述决策者基于所述预测结果确定经营决策。

可选的，所述预设经营决策模型包括决策建议模型及状态建议模型，所述状态建议模型是基于预设分析样本进行训练后得到的用于对决策者状态能否对所述经营决策建议正确分析的预测模型，所述预设分析样本包括体征状态样本数据；

所述通过预设经营决策模型及所述经营关联数据执行经营决策分析操作，得到预测结果包括：

根据所述决策建议模型及所述经营数据执行预测操作，得到所述经营决策建议；

根据所述状态建议模型及所述关联数据执行预测操作，得到所述决策者状态建议；

根据所述经营决策建议及所述决策者状态建议生成所述预测结果。

可选的，所述关联数据包括体征状态信息；

所述接收经营关联数据包括：

通过预设传感器采集所述决策者当前的体征状态信息，其中，所述体征状态信息包括瞳孔数据、心跳数据、血压数据及脑电波数据。

可选的，所述建议状态模型是基于所述体征状态信息对应的所述体征状态样本数据进行训练后得到的，所述体征状态样本数据包括瞳孔样本数据、心跳样本数据、血压样本数据及脑电波样本数据；

所述根据所述状态建议模型及所述关联数据执行预测操作，得到所述决策者状态建议，包括：