本发明提出了一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法及系统，涉及数据处理分析决策，具体涉及大模型智能体的数据处理分析决策。
背景技术：
1、当前，基于深度学习的大模型智能体在图像处理、自然语言处理等领域取得了显著成果，展现了其在处理大规模数据和复杂模式识别方面的强大能力。然而，在数据处理分析决策领域，大模型智能体的应用仍处于起步阶段，特别是在如何有效融合多源数据、如何准确生成决策并预测潜在问题、以及如何根据异常特征进行决策优化等方面，尚存在诸多技术难题和挑战。
2、现有的数据处理分析决策方法大多依赖于单一的数据源或简单的数据融合技术，难以全面、准确地反映数据背后的复杂关系和潜在规律。同时，这些方法在决策生成过程中往往缺乏反向预测和风险评估机制，导致决策结果可能存在较大的不确定性和风险。此外，对于异常特征的处理，现有方法大多采用简单的剔除或忽略策略，无法充分利用异常特征中蕴含的有用信息来优化决策结果。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法及系统，用以解决上述问题：
2、本发明提出的一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法及系统，所述方法包括：
3、s1、对预设维度信息进行数据采集和特征提取，获得环境特征数据和知识特征数据，进行数据融合处理，获得多维度融合数据，进而获得数据处理结果；
4、s2、对获取的目标问题信息进行正向决策生成和反向问题生成，根据生成过程数据计算信息差异系数，根据所述信息差异系数确定决策判定指令；
5、s3、根据决策判定指令提取生成特征数据，对生成特征数据进行排他性信息生成，进而通过获取的异常特征数据进行特征数据优化，获得优化特征数据，进而获得决策更新数据；
6、s4、计算异常特征的特征偏差因子，对特征数据进行优化生成调节，获得决策优化信息。
7、进一步地，所述s1包括：
8、根据预设维度信息对每个维度进行维度信息采集，获得多个维度采集数据；所述预设维度信息包括环境信息维度和知识信息维度；
9、获取环境信息维度的维度信息特征，获得环境特征数据；
10、获得知识信息维度的维度信息特征，获得知识特征数据；
11、将知识特征数据与环境特征数据建立关联性，获得关联性信息；
12、所述关联性信息即为多维度融合数据；
13、对所述多维度融合数据进行预处理，获得数据处理结果。
14、进一步地，所述s2包括：
15、获取目标问题信息，根据所述数据处理结果对所述目标问题信息进行正向决策生成，获得正向决策信息；
16、根据所述数据处理结果对正向决策信息进行反向问题生成，获得反向问题信息；
17、根据所述目标问题信息结合所述反向问题信息计算信息差异系数；
18、根据所述信息差异系数确定决策生成准确性，获得决策生成判定结果；
19、根据所述决策生成判定结果确定决策判定指令；
20、当决策生成判定结果为决策生产准确时，决策判定指令为正常指令；
21、当决策生成判定结果为决策生成不准确时，决策判定指令为异常指令。
22、进一步地，所述s3包括：
23、获取存在异常指令的同一目标问题信息的正向决策信息和反向问题信息的生成过程信息；
24、根据所述生成过程信息提取生成特征数据；
25、按照预设数据种类对所述特征数据进行分类，获得特征分类数据；
26、对每个特征分类数据进行排他性信息生成，获得排他性生成信息；
27、根据所述排他性生成信息对对应特征分类数据进行特征异常判定，获得异常特征；
28、根据所述异常特征对所述特征分类数据进行删除，获得优化特征数据；
29、根据所述优化特征数据进行决策和问题的重新生成，获得决策更新信息，直至决策判定指令中不存在异常指令。
30、进一步地，所述s4包括：
31、根据异常特征数据、目标问题信息结合反向问题信息计算特征偏离因子；
32、根据所述特征偏离因子对特征进行调节，获得特征调节数据；
33、根据特征调节数据对正向决策信息和反向问题信息进行调节优化，获得优化后的决策优化信息。
34、进一步地，所述系统包括：
35、融合处理模块，用于对预设维度信息进行数据采集和特征提取，获得环境特征数据和知识特征数据，进行数据融合处理，获得多维度融合数据，进而获得数据处理结果；
36、差异判定模块，用于对获取的目标问题信息进行正向决策生成和反向问题生成，根据生成过程数据计算信息差异系数，根据所述信息差异系数确定决策判定指令；
37、排他优化模块，用于根据决策判定指令提取生成特征数据，对生成特征数据进行排他性信息生成，进而通过获取的异常特征数据进行特征数据优化，获得优化特征数据，进而获得决策更新数据；
38、决策优化模块，用于计算异常特征的特征偏差因子，对特征数据进行优化生成调节，获得决策优化信息。
39、进一步地，所述融合处理模块包括：
40、信息采集模块，用于根据预设维度信息对每个维度进行维度信息采集，获得多个维度采集数据；所述预设维度信息包括环境信息维度和知识信息维度；
41、信息关联模块，用于获取环境信息维度的维度信息特征，获得环境特征数据；
42、获得知识信息维度的维度信息特征，获得知识特征数据；
43、将知识特征数据与环境特征数据建立关联性，获得关联性信息；
44、所述关联性信息即为多维度融合数据；
45、信息处理模块，用于对所述多维度融合数据进行预处理，获得数据处理结果。
46、进一步地，所述差异判定模块包括：
47、决策生成模块，用于获取目标问题信息，根据所述数据处理结果对所述目标问题信息进行正向决策生成，获得正向决策信息；
48、反向生成模块，用于根据所述数据处理结果对正向决策信息进行反向问题生成，获得反向问题信息；
49、差异计算模块，用于根据所述目标问题信息结合所述反向问题信息计算信息差异系数；
50、根据所述信息差异系数确定决策生成准确性，获得决策生成判定结果；
51、指令判定模块，用于根据所述决策生成判定结果确定决策判定指令；
52、当决策生成判定结果为决策生产准确时，决策判定指令为正常指令；
53、当决策生成判定结果为决策生成不准确时，决策判定指令为异常指令。
54、进一步地，所述排他优化模块包括：
55、特征提取模块，用于获取存在异常指令的同一目标问题信息的正向决策信息和反向问题信息的生成过程信息；
56、根据所述生成过程信息提取生成特征数据；
57、特征异常判定模块，用于按照预设数据种类对所述特征数据进行分类，获得特征分类数据；
58、对每个特征分类数据进行排他性信息生成，获得排他性生成信息；
59、根据所述排他性生成信息对对应特征分类数据进行特征异常判定，获得异常特征；
60、决策更新模块，用于根据所述异常特征对所述特征分类数据进行删除，获得优化特征数据；
61、根据所述优化特征数据进行决策和问题的重新生成，获得决策更新信息，直至决策判定指令中不存在异常指令。
62、进一步地，所述决策优化模块包括：
63、偏离计算模块，用于根据异常特征数据、目标问题信息结合反向问题信息计算特征偏离因子；
64、根据所述特征偏离因子对特征进行调节，获得特征调节数据；
65、决策优化模块，用于根据特征调节数据对正向决策信息和反向问题信息进行调节优化，获得优化后的决策优化信息。
66、本发明有益效果：通过多维度数据融合和特征优化，系统能够更全面地理解问题背景，减少信息缺失和误解，从而提高决策的准确性和可靠性。反向问题生成机制使得系统能够预见并应对潜在问题，增强了决策的灵活性和适应性。同时，根据信息差异系数动态调整决策方案，确保决策能够随环境变化而及时调整。自动化的数据采集、特征提取和数据融合过程大大减少了人工干预，提高了数据处理效率。同时，优化的决策生成流程也缩短了决策周期，加快了响应速度。通过异常特征检测和特征偏差因子计算，系统能够及时发现并纠正潜在的决策偏差，降低决策风险。同时，排他性信息生成技术也减少了冗余和矛盾信息对决策过程的干扰。本发明通过整合多维度数据、优化决策生成流程、提高数据处理效率等手段，实现了更加准确、灵活、高效的决策支持。
1.一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求1所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法，其特征在于，所述s3包括：
5.在根据权利要求1所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策方法，其特征在于，所述s4包括：
6.一种基于大模型智能体的数据处理分析决策系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策系统，其特征在于，所述融合处理模块包括：
8.根据权利要求6所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策系统，其特征在于，所述差异判定模块包括：
9.根据权利要求6所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策系统，其特征在于，所述排他优化模块包括：
10.根据权利要求6所述一种基于大模型智能体的数据处理分析决策系统，其特征在于，所述决策优化模块包括：
