本發(fā)明涉及傳統(tǒng)文化展示，尤其涉及一種基于人工智能的傳統(tǒng)文化展示系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其在各個領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對傳統(tǒng)文化內(nèi)容的智能化處理與轉(zhuǎn)化，使其以更加生動、直觀的形式呈現(xiàn)在觀眾面前。傳統(tǒng)文化作為民族精神的瑰寶，對于提升國家文化軟實力、增強民族凝聚力具有重要意義。然而，隨著現(xiàn)代社會的快速發(fā)展，傳統(tǒng)文化的傳承和發(fā)展面臨著諸多挑戰(zhàn)。因此，利用人工智能技術(shù)來展示和傳承傳統(tǒng)文化，成為了一種新的趨勢和需求。

2、傳統(tǒng)文化展示系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集可能相對稀疏，即用戶與傳統(tǒng)文化內(nèi)容之間的交互數(shù)據(jù)較少。這可能導致模型在訓練過程中難以捕捉到用戶真正的興趣點，從而容易過擬合到有限的訓練數(shù)據(jù)上，那么用戶在vr/ar界面或觸控屏幕上看到的傳統(tǒng)文化場景和互動內(nèi)容可能會變得單調(diào)乏味，這種單調(diào)性可能會降低用戶對系統(tǒng)的整體體驗，使他們感到缺乏探索的樂趣和發(fā)現(xiàn)的驚喜。因此，提出一種基于人工智能的傳統(tǒng)文化展示系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在，數(shù)據(jù)采集會收集到大量的多維數(shù)據(jù)，包括車輛流量、速度、類型、天氣條件、社交媒體報告等多個方面。當這些數(shù)據(jù)的維度非常高時，不僅會增加計算復雜度，還可能導致“維度災(zāi)難”，即隨著維度的增加，數(shù)據(jù)的稀疏性和噪聲也會增加，從而影響模型的準確性和效率的缺點，而提出的一種基于人工智能的傳統(tǒng)文化展示系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種基于人工智能的傳統(tǒng)文化展示系統(tǒng)，包括前端展示層、中端交互層以及后端數(shù)據(jù)處理層；

4、所述前端展示層包括vr/ar界面模塊以及觸控屏幕與互動裝置模塊，所述vr/ar界面模塊以及觸控屏幕與互動裝置模塊從大數(shù)據(jù)平臺模塊獲取傳統(tǒng)文化資料庫中的3d模型、動畫、音效等資源，所述vr/ar界面模塊接收自然語言處理模塊提供的語音指令或文本信息，并將其轉(zhuǎn)化為場景中的相應(yīng)動作或反饋，所述vr/ar界面模塊將用戶的情感狀態(tài)信息傳遞給情感識別與反饋模塊，所述觸控屏幕與互動裝置模塊接收自然語言處理模塊或個性化推薦模塊提供的推薦內(nèi)容或指令；

5、中端交互層包括自然語言處理模塊、情感識別與反饋模塊以及個性化推薦模塊，所述情感識別與反饋模塊將用戶的情感狀態(tài)信息傳回數(shù)據(jù)處理層，所述個性化推薦模塊從大數(shù)據(jù)平臺模塊獲取用戶的興趣以及歷史行為，并基于機器學習算法模塊提供的個性化模型構(gòu)建用戶畫像和內(nèi)容標簽；

6、后端數(shù)據(jù)處理層包括大數(shù)據(jù)平臺模塊、數(shù)據(jù)生成與增強模塊、代價敏感學習模塊以及機器學習算法模塊：所述大數(shù)據(jù)平臺模塊為機器學習算法模塊提供傳統(tǒng)文化資料庫中的數(shù)據(jù)資源，所述數(shù)據(jù)生成與增強模塊從大數(shù)據(jù)平臺模塊中獲取傳統(tǒng)文化資料庫中的用戶與傳統(tǒng)文化內(nèi)容交互的詳細記錄以及對應(yīng)的傳統(tǒng)文化內(nèi)容信息并利用gan生成模擬數(shù)據(jù)，將模擬數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)進行融合并對對融合后的數(shù)據(jù)進行增強處理，所述代價敏感學習模塊以及機器學習算法模塊收集數(shù)據(jù)生成與增強模塊提供的增強后的數(shù)據(jù)，所述代價敏感學習模塊采用代價敏感學習方法來平衡增強后的數(shù)據(jù)中的不同類別樣本在模型訓練中的影響。對低頻內(nèi)容賦予高權(quán)重，所述機器學習算法模塊在訓練過程中根據(jù)代價敏感學習模塊提供的權(quán)重信息調(diào)整損失函數(shù)或優(yōu)化目標。

7、上述技術(shù)方案進一步包括：

8、進一步地，所述vr/ar界面模塊包括渲染引擎單元、交互處理單元、情感識別單元以及數(shù)據(jù)通信單元，所述渲染引擎單元負責將3d模型、動畫以及音效渲染成用戶可見的虛擬環(huán)境，從大數(shù)據(jù)平臺模塊獲取資源，并實時更新虛擬環(huán)境中的元素，所述交互處理單元接收自然語言處理模塊提供的用戶的語音指令或文本信息，并將其轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可識別的指令，所述情感識別單元通過分析用戶的面部表情以及語音語調(diào)的情感信息，識別用戶的情感狀態(tài)，將情感狀態(tài)信息傳遞給情感識別與反饋模塊，所述數(shù)據(jù)通信單元負責vr/ar界面模塊與其他模塊之間的數(shù)據(jù)通信。

9、進一步地，所述數(shù)據(jù)生成與增強模塊包括數(shù)據(jù)獲取單元、gan模型單元、數(shù)據(jù)融合與增強單元以及數(shù)據(jù)評估與反饋單元，所述數(shù)據(jù)獲取單元負責從大數(shù)據(jù)平臺模塊中獲取用戶與傳統(tǒng)文化內(nèi)容交互的詳細記錄以及對應(yīng)的傳統(tǒng)文化內(nèi)容信息，對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如清洗、去噪、格式轉(zhuǎn)換等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，所述gan模型單元利用gan模型生成與真實數(shù)據(jù)相似的模擬數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)融合與增強單元將生成的模擬數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)進行融合，并對融合后的數(shù)據(jù)進行增強處理，如數(shù)據(jù)擴增、數(shù)據(jù)變換等，以提高數(shù)據(jù)的多樣性和泛化能力，所述數(shù)據(jù)評估與反饋單元對生成的模擬數(shù)據(jù)和增強后的數(shù)據(jù)進行質(zhì)量評估，確保它們能夠滿足系統(tǒng)的需求。

10、進一步地，所述gan模型單元利用gan生成新的虛擬數(shù)據(jù)的具體步驟為：

11、數(shù)據(jù)收集：收集已有的處理后的用戶與傳統(tǒng)文化內(nèi)容之間的交互數(shù)據(jù)；

12、特征提?。簭念A(yù)處理后的交互數(shù)據(jù)中提取出與用戶興趣、偏好以及傳統(tǒng)文化內(nèi)容特征相關(guān)的關(guān)鍵特征；

13、gan模型訓練：構(gòu)建一個gan模型，包括生成器和判別器，生成器的任務(wù)是生成與真實數(shù)據(jù)相似的虛擬數(shù)據(jù)，而判別器的任務(wù)是區(qū)分真實數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)，通過訓練，使生成器生成越來越接近真實數(shù)據(jù)的虛擬數(shù)據(jù)；

14、模擬數(shù)據(jù)生成：利用訓練好的生成器，生成新的模擬數(shù)據(jù)。

15、進一步地，在特征提取中，利用pca提取出能夠代表用戶行為和傳統(tǒng)文化內(nèi)容特征的關(guān)鍵變量，具體步驟：

16、數(shù)據(jù)標準化：在執(zhí)行pca之前，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，即減去均值并除以標準差，使得每個特征的均值為0，方差為1，計算公式為其中，x是原始數(shù)據(jù)，μ是均值，σ是標準差，z是標準化后的數(shù)據(jù)；

17、計算協(xié)方差矩陣：協(xié)方差矩陣是描述數(shù)據(jù)集中各個特征之間關(guān)系的矩陣。其元素表示不同特征之間的協(xié)方差，協(xié)方差矩陣表示為其中n是樣本數(shù)量，zt是z的轉(zhuǎn)置矩陣；

18、求解特征值和特征向量：對協(xié)方差矩陣c進行特征分解，得到特征值λ和對應(yīng)的特征向量v，特征值λ表示每個主成分所解釋的方差大小，特征向量v表示每個主成分在原始特征空間中的方向；

19、選擇主成分：根據(jù)特征值的大小，選擇前k個最大的特征值對應(yīng)的特征向量，所述特征向量構(gòu)成了新的特征空間，通常，k的選擇可以根據(jù)特征值的累積貢獻率(即前k個特征值之和占總特征值之和的比例)來確定。

20、進一步地，所述gan模型訓練的具體步驟為：

21、構(gòu)建gan模型：生成器：設(shè)計一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其輸入為隨機噪聲向量，輸出為與用戶與傳統(tǒng)文化內(nèi)容交互的詳細記錄以及對應(yīng)的傳統(tǒng)文化內(nèi)容信息相似的虛擬數(shù)據(jù)；判別器：另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其輸入為用戶與傳統(tǒng)文化內(nèi)容交互的詳細記錄以及對應(yīng)的傳統(tǒng)文化內(nèi)容信息的真實數(shù)據(jù)或生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)，輸出為該數(shù)據(jù)為真實數(shù)據(jù)的概率；

22、定義損失函數(shù)：生成器損失：衡量生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)之間的差異，生成器損失函數(shù)為其中，z表示隨機噪聲向量，g(z)表示生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)，d(g(z))表示判別器對生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)的預(yù)測概率；判別器損失：衡量判別器區(qū)分真實數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)的能力，判別器損失函數(shù)為其中，x表示真實數(shù)據(jù)，d(x)表示判別器對真實數(shù)據(jù)的預(yù)測概率；

23、訓練過程：初始化模型參數(shù)：為生成器和判別器分配隨機權(quán)重；迭代訓練：訓練判別器：使用真實數(shù)據(jù)和生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)訓練判別器，使其準確區(qū)分兩者；訓練生成器：使用判別器的反饋訓練生成器，使其生成的虛擬數(shù)據(jù)越來越接近真實數(shù)據(jù)；更新權(quán)重：在每次迭代后，根據(jù)損失函數(shù)的梯度更新生成器和判別器的權(quán)重；通過迭代訓練過程，不斷優(yōu)化生成器和判別器的權(quán)重，使生成器生成越來越接近真實數(shù)據(jù)的虛擬數(shù)據(jù)。

24、進一步地，所述代價敏感學習模塊采用代價敏感學習方法來平衡增強后的數(shù)據(jù)中的不同類別樣本在模型訓練中的影響，包括以下步驟：

25、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對傳統(tǒng)文化展示系統(tǒng)的用戶交互數(shù)據(jù)進行清洗、整理和格式化，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，識別并處理數(shù)據(jù)中的不平衡問題，如某些傳統(tǒng)文化內(nèi)容的交互數(shù)據(jù)較少；

26、權(quán)重分配：根據(jù)不同類別樣本的代價(或重要性)分配權(quán)重，例如，對于低頻的傳統(tǒng)文化內(nèi)容，可以賦予更高的權(quán)重，使其在模型訓練過程中得到更多的關(guān)注，權(quán)重分配可以基于數(shù)據(jù)的頻率、用戶興趣度、內(nèi)容重要性等多個因素進行綜合考慮；

27、代價敏感學習算法應(yīng)用：在損失函數(shù)中引入權(quán)重，體現(xiàn)不同類別樣本的代價差異，使用加權(quán)交叉熵損失函數(shù)：其中，wi是樣本i的權(quán)重，yi是樣本i的真實標簽，是樣本i的預(yù)測標簽，n是樣本總數(shù)；

28、權(quán)重信息傳輸：將加權(quán)后的數(shù)據(jù)傳輸給機器學習算法模塊。

29、進一步地，所述機器學習算法模塊包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、特征選擇與降維單元、模型訓練單元、模型評估與優(yōu)化單元以及模型部署與更新單元，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元對從大數(shù)據(jù)平臺模塊和數(shù)據(jù)生成與增強模塊獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述特征選擇與降維單元在預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中，選擇對模型訓練最有價值的特征，并進行降維處理，所述模型訓練單元基于選擇后的特征數(shù)據(jù)和代價敏感學習模塊提供的權(quán)重信息，訓練推薦模型，所述模型評估與優(yōu)化單元對訓練好的模型進行評估，根據(jù)評估結(jié)果，對模型進行優(yōu)化調(diào)整，所述模型部署與更新單元將優(yōu)化后的模型部署到個性化推薦模塊，供用戶進行實時推薦和交互。

30、本發(fā)明具備以下有益效果：

31、本發(fā)明中，數(shù)據(jù)生成與增強模塊通過gan生成模擬數(shù)據(jù)，并與真實數(shù)據(jù)融合增強，有效緩解了數(shù)據(jù)稀疏性的問題，提高了數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性。代價敏感學習模塊針對不同類別樣本的代價分配權(quán)重，特別對低頻內(nèi)容賦予高權(quán)重，有效平衡了數(shù)據(jù)中的不同類別樣本在模型訓練中的影響。這種平衡處理有助于模型在訓練過程中更全面地捕捉到用戶真正的興趣點，減少過擬合到有限訓練數(shù)據(jù)的風險，提高模型的泛化能力和推薦結(jié)果的多樣性