基于算法模型的应用程序生成方法、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，包括：获取初始数据集；对所述初始数据集进行预处理，得到训练数据集；根据所述训练数据集对预设的初始算法模型进行训练，生成云端算法模型；调整所述云端算法模型的网络结构，得到终端算法模型；根据所述终端算法模型生成应用于终端的应用程序。2.根据权利要求1所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，对所述初始数据集进行预处理，得到训练数据集，包括：对所述初始数据集进行标准化处理，得到标准化数据集；对所述标准化数据集进行数据增强处理，得到增强数据集；对所述增强数据集进行标注处理，得到所述训练数据集。3.根据权利要求1所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集对预设的初始算法模型进行训练，生成云端算法模型，包括：对所述初始算法模型的模型参数进行优化处理，得到优化算法模型；根据所述训练数据集对所述优化算法模型进行预设迭代次数的迭代训练，得到多个迭代算法模型；从所述多个迭代算法模型选取出所述云端算法模型。4.根据权利要求3所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，从所述多个迭代算法模型选取出所述云端算法模型，包括：获取所述初始数据集中的验证数据集；将所述验证数据集输入所述迭代算法模型，得到所述多个迭代算法模型的准确率；根据预设的准确阈值和所述准确率从所述迭代算法模型中选取出所述云端算法模型。5.根据权利要求4所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述验证数据集输入到所述迭代算法模型，得到验证结果；根据所述验证结果获取所述验证数据集中的错误数据集；根据所述错误数据集对所述迭代算法模型进行训练。6.根据权利要求1所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，所述调整所述云端算法模型的网络结构，得到终端算法模型，包括：根据所述终端的资源处理能力对所述云端算法模型的网络结构进行调整，得到所述终端算法模型。7.根据权利要求1所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，所述根据所述终端算法模型生成应用于终端的应用程序，包括：对所述云端算法模型的预设应用推理库的配置信息进行调整，得到所述终端算法模型的模型应用推理库；根据所述模型应用推理库和预设的模型资源生成所述应用程序。8.根据权利要求1所述的基于算法模型的应用程序生成方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述应用程序下发到所述终端进行安装；
获取所述终端根据所述应用程序返回的识别结果；根据所述识别结果对所述终端算法模型进行更新；根据更新后的所述终端算法模型对所述应用程序进行更新。9.电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述指令时实现如权利要求1至8任一项所述的基于算法模型的应用程序生成方法。10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至8任一项所述的基于算法模型的应用程序生成方法。

技术总结
本申请公开了一种基于算法模型的应用程序生成方法、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域。通过获取初始数据集，对初始数据集进行预处理后得到训练数据集，根据训练数据集对预设的初始算法模型进行训练，生成云端算法模型，对云端算法模型进行结构处理，得到终端算法模型，根据终端算法模型生成应用于终端的应用程序，能够在智能终端设备上灵活实现AI算法的生成及应用，满足业务需求。满足业务需求。满足业务需求。


技术研发人员：张国昌 路建成 田松林 周子强 赵铭 罗育林 周海
受保护的技术使用者：南方电网深圳数字电网研究院有限公司
技术研发日：2021.07.29
技术公布日：2021/12/2