一种基于算法模型的数据运算效率提升方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于算法模型的数据运算效率提升方法，其特征在于，包括：分别采集不同平台上的数据源，并将不同的数据源分别作为初始的多个智能体的本时刻环境，进行数据质量评估和清洗需求评估，以数据质量评分和清洗需求评分为动作，并选取价值最高的动作为第一最优动作；若所述第一最优动作在质量阈值和清洗阈值的范围内，则对所述数据源进行清洗，得到第一清洗结果，并将所述第一清洗结果作为对应智能体的输入，输出所述第一清洗结果的结果质量评分和结果需求评分；获取下一时刻环境，将所述本时刻环境、所述下一时刻环境、所述第一最优动作、所述结果质量评分和所述结果需求评分存入经验回访池中，根据所述经验回访池中的数据进行集中式训练，将得到的参数同时分发给所述多个智能体进行参数更新；若在多次训练后，所述数据质量评分或所述清洗需求评分的曲线斜率小于阈值，则停止训练，根据得到的预先训练的多个智能体，分别为对应的数据源直接评估和清洗后，进行运算。