《DIKWP模型：驱动智能预测和决策的数据转化与意图协同方法研究》旧版

• July 2023

• DOI: 

• 10.13140/RG.2.2.13936.43520

• Yucong Duan

《DIKWP模型：驱动智能预测和决策的数据转化与意图协同方法研究》旧版

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

摘要：

在当今信息爆炸的时代，企业和组织面临着海量、多样化的数据，但仅仅依靠传统的决策方法和技术难以从这些数据中提取有价值的知识和智慧。为解决这一问题，DIKWP模型将数据、信息、知识和智慧之间的转化过程与意图紧密结合，成为驱动智能预测和决策的关键要素。本研究旨在提供一种全面、可解释和高效的方法，通过DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法，实现复杂场景下的智能决策。然而，目前在多模态数据类型融合、可解释性、场景重建和推演准确度等方面仍存在差距，同时求解方案的问题类型覆盖、时间效率和精度也有提升空间。因此，本课题将填补这些信息瓶颈，通过构建智能预测与决策系统，提升问题求解效用值和可信度，推动DIKWP模型在数据驱动决策领域的应用和发展，并为企业和组织提供高效、准确、可解释的智能决策方法，以应对复杂商业挑战。

（一）背景及必要性

在当今信息爆炸的时代，企业和组织面临着海量、多样化的数据，这些数据蕴含着宝贵的商业信息和洞察力。然而，仅仅依靠传统的决策方法和技术往往难以从这些数据中提取出有价值的知识和智慧，以支持企业的智能预测和决策。

DIKWP模型是对传统DIKW模型的扩展，引入了"意图"（Purpose）这一重要元素。意图是指驱动数据、信息、知识和智慧之间交互和转化的目标或意图。它是整个模型的核心，代表了从原始数据增加价值和意义的过程，最终达到具有目标和意图的智慧阶段。在DIKWP模型中，数据（Data）是原始的、未经处理的事实和数字，它们没有附加的解释或分析。通过对数据进行解释和理解，数据就可以转化为信息（Information）。信息是在特定上下文中被解释和理解的数据，它提供了意义和洞察力。知识（Knowledge）是全面理解的信息，可以在决策过程中应用。知识涉及对信息中的模式和趋势的识别，它使得人们能够做出更明智的决策和判断。

智慧（Wisdom）是根据所获得的知识做出明智决策和判断的能力。智慧不仅仅依赖于知识，还涉及到价值观、洞察力和长期经验的运用。DIKWP模型的核心是意图（Purpose），它驱动着数据、信息、知识和智慧之间的交互和转化过程。意图代表了人们使用这些元素的目标和意图，它使得数据可以被转化为有用的信息，进一步演化为知识，并最终应用于智慧的层面，以实现具体的目标。

通过引入意图这一元素，DIKWP模型更全面地描述了知识管理和决策过程中的关键要素，帮助人们更好地理解数据和信息的价值转化过程，并在实践中做出更明智的决策。

DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法的研究旨在解决这一重要问题。通过引入DIKWP模型，将数据、信息、知识和智慧之间的转化过程与意图紧密结合，该研究旨在提供一种全面、可解释和高效的方法，以实现复杂场景下的智能预测和决策。

目前，国内外已有一些研究和应用探索了DIKWP模型的概念和应用，但在复杂场景下的多模态数据类型融合、通用数据生成的可解释性、场景重建和推演准确度等方面仍存在差距。此外，现有的求解方案在问题类型覆盖、多任务一体化求解时间效率和求解精度等方面仍有提升空间。同时，DIKWP数据驱动的复杂系统模拟和推演能力也需要倍数提升，以提高预测和决策的准确度、时效性和可解释性。

为此，本课题拟开展DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法的研究，旨在填补国内外在上述关键领域的信息瓶颈，引领未来重大技术发展方向。通过构建以垂直化预训练大模型为核心的智能预测与决策系统，实现跨数据模态、跨场景任务的预测与决策协同能力，以提升复杂问题求解的效用值、可信度，同时降低新问题求解的成本与速度。

通过该研究，我们将为企业和组织提供更加高效、准确、可解释的智能预测和决策方法，帮助其更好地应对复杂场景下的商业挑战。同时，该研究将推动DIKWP模型在数据驱动决策领域的应用和发展，引领未来智能科技的重大技术发展方向。

总之，本课题的开展具有重要的商业决策需求背景，着眼于解决重大信息瓶颈问题，以引领未来智能科技的发展方向。通过对国内外现状和差距的分析，我们将致力于提升复杂场景下DIKWP多模态数据类型的融汇、通用数据生成的可解释性、场景重建和推演的准确度，以及求解方案的覆盖问题类型、求解时间效率和求解精度等关键领域的能力。

（二）主要内容

1、研究目标

本课题的研究目标是通过DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法，实现复杂场景下的智能决策。为此，我们拟解决多个关键技术问题，包括DIKWP多模态数据类型的融汇、通用数据生成的可解释性、场景重建和推演的准确度、求解方案的问题类型覆盖和时间效率、以及DIKWP数据驱动的复杂系统模拟和推演能力的提升。

通过构建基于垂直化预训练大模型的智能预测与决策系统，我们将提供高效、准确、可解释的智能预测和决策方法，以应对复杂商业挑战。同时，该研究将推动DIKWP模型在数据驱动决策领域的应用和发展，引领未来智能科技的重大技术发展方向。解决关键技术问题，提高不确定性的识别、建模和处理能力，将为智能预测和决策提供可靠的基础，降低决策风险，提高准确性和可解释性，并推动智能科技的进步和应用创新。

本课题的研究目标是开展DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法的研究，旨在实现以下方面的突破和取得重要成果：

实现复杂场景下DIKWP多模态数据类型的融汇：通过研究多模态数据的融合方法和技术，提高不同类型数据之间的关联性和可解释性，实现对复杂场景的全面感知和理解。

提升通用数据生成的可解释性：探索新的通用数据生成方法，使生成的数据具有更好的可解释性和模拟真实场景的准确度，为智能预测和决策提供更可靠的基础。

提高场景重建和推演的准确度：研究场景重建和推演的算法和技术，通过对DIKWP模型中数据、信息和知识的交互和转化，提高对复杂场景的准确推演能力，实现更精准的智能预测和决策。

扩大求解方案的覆盖问题类型：通过研究多任务一体化求解方法，提高求解方案的适应性和灵活性，实现对更广泛问题类型的覆盖，并显著提升求解时间效率和求解精度。

实现DIKWP数据驱动的复杂系统模拟和推演能力倍数提升：通过深入研究数据驱动的复杂系统模拟和推演方法，提高系统模拟和推演的准确度和效率，使其能够更好地支持预测和决策的准确性、时效性和可解释性。

构建基于垂直化预训练大模型的智能预测与决策系统：借助垂直化预训练大模型的技术，构建智能预测与决策系统，实现跨数据模态、跨场景任务的预测与决策协同能力，以显著提升复杂问题求解的效用值、可信度，并降低新问题求解的成本和速度。

通过实现上述研究目标，本课题将在DIKWP数据驱动的智能预测和决策领域取得主要突破。我们将为企业和组织提供更高效、准确、可解释的智能预测和决策方法，解决重大信息瓶颈问题，推动技术发展并引领未来智能科技的发展方向。

2、拟解决的关键技术问题

随着大数据时代的到来，多模态数据的获取和应用变得越来越普遍。不同类型的数据（如文本、图像、音频、视频等）以及数据的多样性和复杂性给信息处理和决策带来了新的挑战。然而，这些数据往往伴随着不确定性，包括噪声、不完整性、不准确性等。这些不确定性因素会影响到数据的质量和可靠性，进而影响到基于这些数据进行智能预测和决策的准确性和可靠性。

在现有的DIKWP模型中，虽然已经考虑了数据、信息、知识和智慧之间的交互和转化过程，但对于不确定性的处理仍存在一定的局限性。传统的处理方法往往过于简化或忽视了不确定性的影响，导致预测和决策结果的可靠性和鲁棒性不足。

因此，为了充分利用DIKWP多模态内容处理的优势，提高智能预测和决策的准确性和可解释性，我们需要进一步研究和解决不确定性识别、建模和处理的关键技术问题。这将为数据驱动的智能预测和决策方法的发展提供重要的支撑，促进智能科技的进步，并推动相关领域的应用创新。

在这样的背景下，我们将专注于DIKWP多模态内容处理中的不确定性问题，通过解决关键技术问题，提高不确定性的识别、建模和处理能力，以实现更可靠和有效的智能预测和决策。这将有助于解决重大信息瓶颈问题，引领未来重大技术发展方向，并推动智能科技在各个领域的应用和创新。

在DIKWP多模态内容处理中，不确定性的识别、建模和处理是一个关键的技术问题。针对这一问题，我们将重点研究和解决以下关键技术问题：

a. 不确定性识别：研究如何从多模态数据中准确地识别和量化不确定性。这涉及到对数据质量、数据收集过程中的误差、缺失数据以及模型不确定性等方面的分析和建模。我们将探索新的算法和方法，提高不确定性识别的准确性和可靠性。

b. 不确定性建模：研究如何有效地建立DIKWP多模态数据的不确定性模型。这包括对不同模态数据之间的关联性建模、不同数据类型的不确定性传递和融合建模等方面。我们将探索新的建模方法，使得模型能够更准确地反映数据的不确定性特征。

c. 不确定性处理：研究如何在智能预测和决策过程中有效地处理不确定性。这涉及到在模型推理和决策过程中考虑不确定性因素，包括对不确定性的传播、聚合和减弱等方面的处理。我们将探索新的处理方法，提高预测和决策结果的可靠性和鲁棒性。

通过解决上述关键技术问题，我们将实现对DIKWP多模态内容处理中的不确定性的有效识别、建模和处理。这将为智能预测和决策提供更可靠的基础，降低决策风险，并提高预测和决策的准确性和可解释性。此外，我们的研究还将为未来的智能科技发展提供重要的基础研究支撑，推动相关领域的技术发展和应用创新。

3、研究成果及验证考虑

本项目的研究成果将包括以下方面：

研究报告：我们将撰写详尽的研究报告，全面介绍项目的背景、目标、方法和实验结果。该报告将提供对DIKWP多模态内容处理中不确定性识别、建模与处理的深入理解，并总结出关键技术问题的解决方案和创新点。

模型算法：我们将开发创新的模型算法，用于处理DIKWP多模态数据中的不确定性。这些算法将包括不确定性识别、建模和处理的关键技术，以提高预测和决策的可靠性和准确性。我们将详细描述这些算法的原理、实现方法和应用场景。

方法工具：基于研究成果，我们将开发相应的方法工具，以便更广泛地应用和推广研究成果。这些工具将提供实用的界面和功能，方便用户对DIKWP多模态数据进行不确定性处理和分析。

为验证我们的研究成果，我们将采取以下验证考虑：

关键指标验证方式：我们将针对每个指标制定相应的验证方法。例如，对于复杂场景融汇的DIKWP多模态数据类型，我们将通过真实场景的数据集进行实验，比较处理前后的数据类型多样性和准确性。对于求解方案的时间效率和求解精度，我们将设计相应的实验和对比分析，评估我们提出的方法在不同问题类型上的性能表现。

对标国际、国内同类研究分析：我们将对国际上和国内同类研究进行详细分析，了解其最新成果和技术水平。通过对比分析，我们将评估我们的研究成果在先进性方面的表现，并明确我们的方法在该领域的创新之处。

场景驱动的验证方式：我们将充分考虑实际应用场景的需求，并设计相应的验证方式。例如，对于智能预测与决策系统的构建，我们将与相关行业合作，进行实际场景的测试和验证，以评估系统在复杂问题求解效用值、可信度、成本和速度等方面的提升程度。

通过这些验证方式，我们将全面评估研究成果的有效性、可靠性和实用性，确保其具有实际应用的价值，并对未来的技术发展和应用提供有力支撑。

2、预期效益

本项目的研究成果应用后将产生以下预期效益：

大语言模型应用：本项目将基于大语言模型的研究，开发出智能预测和决策方法。大语言模型作为一种强大的人工智能工具，具备对复杂场景和多模态数据的处理能力，能够更好地理解和解释数据，提供准确的预测和决策支持。通过将大语言模型与DIKWP模型相结合，我们将开创性地应用大模型技术于数据驱动的智能预测和决策领域，提高解决问题的能力和效率。

发展潜力：本项目的研究成果将为相关行业和领域的智能预测和决策带来革命性的变革。大语言模型的应用将推动智能科技的发展，为企业和组织提供更智能化的决策支持。随着人工智能技术的快速发展，具备大模型背景的智能预测与决策系统将成为未来的发展方向，为各行各业的创新和发展带来新的机遇。

技术先进水平：本项目关注的关键技术问题是DIKWP多模态内容处理中的不确定性识别、建模和处理。通过引入大语言模型的先进技术，我们将在不确定性处理方面取得重要突破。大模型的能力使得我们能够更好地处理复杂场景和多模态数据，提高预测和决策的准确性和可靠性。因此，我们的研究成果将具备较高的技术先进水平，并为相关领域的技术发展提供新的思路和方法。

经济效益：本项目的研究成果将为企业和组织带来经济效益。通过提高预测和决策的准确性和效率，大语言模型背景下的智能预测与决策系统能够优化资源配置，降低风险，提高生产效率和经营绩效。这将直接促进企业的盈利能力和市场竞争力，为经济发展做出贡献。

总之，本项目的研究成果将充分应用大语言模型和大模型背景的技术优势，推动智能预测与决策领域的发展。预期效益的实现将促进智能科技的应用和发展，为未来的技术创新和社会进步做出积极贡献。

正文

本课题的研究成果将在商业竞争领域发挥重要作用，特别是在处理不完整、不精确和不一致的DIKWP（Data, Information, Knowledge, Wisdom, Purpose）内容方面。以下是本课题在该领域的突出特色和应用前景：

内容相互补偿与校验：由于数据来源的多样性和不确定性，DIKWP中的各个层级可能存在缺失、错误或冲突的情况。本课题将研究相互补偿和校验的方法，通过引入多模态数据和知识图谱等技术，填补数据的缺失，纠正信息的错误，并解决知识的冲突。这将提高数据和信息的准确性和一致性，为决策提供可靠的基础。

去冗余与信息精炼：在DIKWP处理中，可能存在大量冗余和重复的内容。本课题将研究去冗余的方法，通过数据压缩、信息提取和知识精炼等技术，去除不必要的冗余和重复信息，从而提高数据和信息的效率和质量。这将减少决策过程中的干扰和误导，提供更清晰、简洁和有价值的内容。

异常检测与处理：在DIKWP处理过程中，可能出现异常或异常情况，例如数据异常、信息不一致或知识偏差等。本课题将研究异常检测和处理的方法，通过数据分析、模式识别和机器学习等技术，及时发现并处理异常情况，确保数据、信息和知识的可靠性和准确性。这将提高决策的可靠性和可信度，降低错误决策的风险。

自适应与迭代优化：由于DIKWP内容的动态性和复杂性，本课题将研究自适应和迭代优化的方法，通过持续监测和反馈机制，对DIKWP内容进行动态调整和优化。这将确保内容与目标保持一致，并根据实际情况进行灵活调整，从而提高决策的准确性和实效性。

综上所述，本课题在处理不完整、不精确、不一致的DIKWP内容方面具有突出的特色和应用前景。通过内容相互补偿、校验、去冗余等方法，将提高数据和信息的质量和可信度，为商业竞争领域的决策提供可靠的支持，帮助企业提高竞争力，实现可持续发展。

二、 创新性

本课题在技术方案、技术途径和技术指标上具有显著的创新性，以下是相关方面的说明：

技术方案创新：本课题将采用基于DIKWP概念的多模态内容处理方法，引入意图（Purpose）作为核心要素，突破传统的DIKW模型，将数据处理和决策导向相结合。这种新颖的技术方案将在数据驱动的智能预测和决策领域开辟新的研究方向，为解决复杂问题提供全新的思路和方法。

技术途径创新：本课题将探索面向复杂场景的模型构建与演化方法，复杂系统内在机理反演理论和方法，多任务的一体化预训练增强方法等关键技术途径。通过采用深度学习、知识图谱、自然语言处理等先进技术，结合实际场景的特点，构建具有适应性和灵活性的技术途径，能够有效处理DIKWP多模态内容的不确定性和复杂性。

技术指标创新：本课题将关注复杂场景融汇的DIKWP多模态数据类型、通用数据生成的可解释性、场景重建及推演的准确度等关键技术指标。通过提出新的模型构建方法、多任务一体化求解策略和协同预测与决策方法，预期在指标覆盖范围、求解精度和效率等方面取得显著提升。这将推动相关技术领域的发展，为商业决策提供更高水平的智能预测和决策支持。

综上所述，本课题在技术方案、技术途径和技术指标上具有显著的创新性。通过引入DIKWP概念，提出新的处理方法和策略，突破传统模型的限制，能够有效应对DIKWP内容处理中的不确定性，提高决策的准确性和可靠性。这将为商业竞争领域的决策带来全新的视角和能力，推动技术的发展和创新。

为了实现研究目标，本课题将开展以下详细的研究内容，并将其划分为不同的节点，以便有效推进研究进展和取得预期成果。

节点1：面向复杂场景的模型构建与模型演化方法

在节点1中，我们将致力于研究面向复杂场景的模型构建与演化方法。我们将深入分析复杂场景的特征和挑战，包括多模态数据类型、数据不确定性、场景动态性等。基于对这些特征的理解，我们将提出创新的模型构建方法，能够适应复杂场景的需求，提高模型的表达能力和泛化性能。

具体而言，我们将研究多模态数据类型的融合方法，以将不同类型的数据有效地结合起来，并充分利用各种数据的信息。我们将探索多模态数据之间的关联和互补性，设计合适的表示学习和融合模型，以提取更全面、准确的特征表示。

此外，我们将关注数据不确定性的处理，考虑到现实场景中数据存在的噪声、缺失和错误等问题。我们将研究不确定性的识别、建模和处理方法，通过对不确定性的有效建模，提高模型对不完整、不精确数据的鲁棒性和准确性。

另外，我们还将研究场景的动态演化方法，以应对复杂场景中不断变化的情况。我们将探索如何实时地更新模型，适应新的场景变化，并保持模型的稳定性和性能。这将涉及到模型的增量学习、自适应更新和演化优化等技术的研究。

通过节点1的研究工作，我们预期能够提出创新的模型构建与演化方法，能够有效应对复杂场景的挑战。这将为解决复杂问题提供更强大的工具和技术支持，推动相关领域的技术发展和应用创新。

节点2：复杂系统内在机理反演理论和方法

在节点2中，我们将研究复杂系统内在机理的反演理论和方法。复杂系统往往由大量相互关联的因素和变量组成，其内在机理的理解对于预测和决策至关重要。

我们将深入研究复杂系统的内在机理，包括系统的结构、相互作用和演化规律等方面。通过对系统内在机理的分析，我们将提出创新的反演理论和方法，以推断系统内部的状态和行为，从而实现对复杂系统的预测和决策。

具体而言，我们将探索基于观测数据的反演方法，通过观测数据与系统内在机理之间的联系，推断出系统的隐含信息。我们将利用统计学、机器学习等技术，建立系统的反演模型，并通过反演过程中的迭代和优化，提高对系统内部状态的准确性和精度。

此外，我们还将关注复杂系统的多尺度建模和分析方法，以应对系统内部的尺度差异和异质性。我们将研究如何将不同尺度的模型进行融合，并利用多尺度建模方法揭示系统内部的机理和规律。

通过节点2的研究工作，我们预期能够提出创新的复杂系统内在机理反演理论和方法，能够从观测数据中揭示系统的隐含信息，提高对复杂系统的理解和预测能力。这将在众多领域中具有广泛的应用前景，包括物理、化学、生物等领域，推动相关领域的研究和发展。

节点3：面向多任务的一体化预训练增强方法

在节点3中，我们将研究面向多任务的一体化预训练增强方法。多任务学习是指在一个模型中同时学习多个相关任务，通过共享知识和特征表示，提高模型的泛化能力和效果。

我们将探索一体化预训练方法，通过在大规模数据上进行预训练，学习到通用的特征表示和知识。同时，我们将考虑多任务学习的特点和挑战，包括任务之间的相互影响、平衡和优化。

具体而言，我们将研究如何设计适用于多任务学习的预训练模型结构和算法。我们将探索多任务的特征共享和权衡机制，以提高不同任务之间的知识传递和迁移效果。我们还将考虑多任务学习中的任务关联性和优先级，设计有效的任务调度和学习策略。

此外，我们还将关注一体化预训练模型的增强方法，包括自监督学习、强化学习等技术的应用。我们将研究如何通过自动生成标签、强化学习的奖励机制等方式，增强预训练模型的表示能力和泛化性能。

通过节点3的研究工作，我们预期能够提出面向多任务的一体化预训练增强方法，能够在大规模数据上学习通用的特征表示和知识，提高模型在多个任务上的效果和泛化能力。这将为实际应用中的多任务场景提供更强大的模型和算法支持，推动相关领域的技术发展和应用创新。

节点4：面向多样化问题的一体化求解与决策方法

在节点4中，我们将研究面向多样化问题的一体化求解与决策方法。不同领域和场景中存在各种复杂的问题，包括分类、回归、聚类、优化等。我们的目标是设计一种通用的方法，能够统一地处理这些多样化的问题，并提供高效准确的求解与决策策略。

我们将首先研究如何将不同类型的问题进行统一建模和表示，以便能够在一体化的框架下进行求解。我们将探索通用的数学表达和算法结构，能够适应不同问题的特点和约束条件。

其次，我们将关注一体化求解与决策方法的设计和优化。我们将研究如何利用多模态数据和多源信息，提高求解过程中的准确度和效率。我们将考虑不完整、不精确、不一致的数据情况下的求解策略，包括数据相互补偿、校验、去冗余等技术。

在节点4的研究中，我们还将探索基于深度学习和强化学习的方法，以提高求解与决策的效果。我们将研究如何利用大规模数据进行模型训练和优化，使模型能够更好地适应各种问题类型和场景需求。

通过节点4的研究工作，我们期望能够提出面向多样化问题的一体化求解与决策方法，能够统一地处理各种复杂问题，并提供高效准确的解决方案。这将为实际应用中的决策问题提供更强大的技术支持，推动相关领域的发展和创新。

节点5：数据驱动的复杂系统模拟和推演方法

在节点5中，我们将研究数据驱动的复杂系统模拟和推演方法，旨在提高对复杂系统行为的预测和理解能力。复杂系统包括但不限于社会经济系统、生态环境系统、工程系统等，其内部相互作用和非线性特性使得其行为模式难以准确预测。

我们的研究将以DIKWP数据为驱动，利用多模态数据和多源信息，建立系统模型并进行推演分析。具体而言，我们将关注以下几个方面：

首先，我们将探索如何从多源数据中提取有关复杂系统的关键特征和模式。这涉及数据的处理、特征提取、模式识别等技术，以便更好地理解系统的行为和变化规律。

其次，我们将研究如何建立精确的复杂系统模型，以描述系统内部的相互作用和非线性关系。我们将探索不同建模方法的适用性，并结合领域知识和数据驱动的方法进行模型构建。

然后，我们将利用模型进行系统的模拟和推演分析。通过将不同情景和决策方案输入模型，我们可以预测系统的行为和响应，并评估各种决策对系统的影响。

此外，我们还将研究如何处理模型的不确定性和复杂性。复杂系统的行为受到多种因素的影响，而数据的不完整性和噪声会增加模型的不确定性。我们将探索不确定性建模和处理的方法，以提高模型的鲁棒性和预测准确性。

最后，我们将开发相应的数据驱动的复杂系统模拟和推演工具，以帮助决策者做出更明智的决策。这些工具将能够提供系统行为的可视化和解释，帮助用户理解复杂系统的演化过程和潜在风险。

通过节点5的研究，我们将能够提供更准确、可靠的复杂系统模拟和推演方法，为决策者提供有力的决策支持。这将在各个领域的复杂问题求解中具有重要的应用前景，如城市规划、环境保护、交通管理等，为相关行业的发展和创新提供有力支撑。

节点6：基于垂直化预训练大模型的协同预测与决策方法

在节点6中，我们将研究基于垂直化预训练大模型的协同预测与决策方法，旨在构建具有跨数据模态和跨场景任务的预测与决策协同能力的智能系统。这将有助于解决复杂问题求解的效用值与可信度、新问题求解成本与速度等方面的挑战。

在这一研究节点中，我们将关注以下几个方面：

首先，我们将探索垂直化预训练大模型在多模态数据处理和融合方面的应用。通过将不同类型的数据进行嵌入和表示学习，我们可以构建具有丰富语义理解能力的模型，实现对多模态数据的统一处理和融合。

其次，我们将研究跨场景任务的预测与决策协同方法。这包括将垂直化预训练大模型应用于不同领域和场景中，通过迁移学习和领域自适应等技术，实现知识的跨场景迁移和共享，从而提升系统在不同场景下的预测和决策能力。

然后，我们将研究协同预测与决策方法。这涉及到模型之间的交互和合作，以实现跨模态、跨场景的综合分析和决策。我们将探索协同模型的训练和优化方法，以及协同决策的策略和机制，从而提高整体系统的性能和效果。

此外，我们还将关注预测与决策结果的解释和可解释性。在复杂决策场景中，决策结果的可解释性对于用户的接受和信任至关重要。我们将研究如何利用垂直化预训练大模型的解释能力，提供对预测和决策过程的解释和说明，增强系统的可解释性和透明度。

最后，我们将实现基于垂直化预训练大模型的智能预测与决策系统，通过集成节点1至节点5的研究成果，形成一个具有全面感知、多模态处理、协同分析和智能决策能力的系统。该系统将具有广泛的应用前景，在商业竞争领域、社会治理、智慧城市等方面发挥重要作用，推动相关行业的创新与发展。

通过以上节点的详细研究内容和划分，我们将能够全面而深入地研究DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法，提出创新性的技术方案，并为未来的科技发展和商业应用提供重要的支持和推动。

五、 成果形式

课题研究成果的形式包括但不限于以下几个方面：

研究报告：我们将撰写详尽的研究报告，全面总结课题的研究内容、方法、实验结果和分析。研究报告将包括对DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法的详细阐述，以及相关技术的创新性和应用前景的讨论。

模型与算法：我们将设计和开发DIKWP数据驱动的智能预测和决策模型与算法。这些模型和算法将包括多模态数据处理、知识推理和决策优化等关键技术。我们将提供详细的模型说明和算法描述，并提供相应的代码和实现。

数据库软件：我们将构建适用于DIKWP数据处理和分析的数据库软件。该软件将支持多模态数据的存储、检索和查询，并提供有效的数据处理和分析工具。我们将提供数据库软件的设计文档、用户手册和示例数据集。

部组件原型：我们将开发关键技术的部组件原型，用于展示DIKWP数据驱动的智能预测和决策方法的核心功能。这些原型将包括数据处理、信息提取、知识推理和决策支持等功能，为相关领域的研究人员和工程师提供实用的工具和参考。

系统原理样机：我们将建立基于DIKWP数据驱动的智能预测和决策系统的原理样机。该样机将综合各个节点的研究成果，实现全面感知、多模态处理、协同分析和智能决策的能力。原理样机将演示系统的整体架构和关键功能，并提供用户交互界面和实验验证的案例。

该课题主要关注处理不完整、不精确和不一致的DIKWP内容，并在商业竞争领域提供重要的支持。

总结中指出了该课题的四个突出特色和应用前景：

1. 内容相互补偿与校验：通过引入多模态数据和知识图谱等技术，填补数据的缺失，纠正信息的错误，并解决知识的冲突。这将提高数据和信息的准确性和一致性，为决策提供可靠的基础。

3. 
   

4. 去冗余与信息精炼：通过数据压缩、信息提取和知识精炼等技术，去除不必要的冗余和重复信息，提高数据和信息的效率和质量。这将减少决策过程中的干扰和误导，提供更清晰、简洁和有价值的内容。

5. 异常检测与处理：通过数据分析、模式识别和机器学习等技术，及时发现并处理异常情况，确保数据、信息和知识的可靠性和准确性。这将提高决策的可靠性和可信度，降低错误决策的风险。

6. 自适应与迭代优化：通过持续监测和反馈机制，对DIKWP内容进行动态调整和优化。这将提高决策的准确性和实效性。

该课题还在创新性方面提出了三个方面的创新：

1. 技术方案创新：引入基于DIKWP概念的多模态内容处理方法，突破传统的DIKW模型，将数据处理和决策导向相结合，为解决复杂问题提供全新的思路和方法。

2. 技术途径创新：探索面向复杂场景的模型构建与演化方法，复杂系统内在机理反演理论和方法，多任务的一体化预训练增强方法等关键技术途径，能够有效处理DIKWP多模态内容的不确定性和复杂性。

3. 技术指标创新：关注复杂场景融汇的DIKWP多模态数据类型、通用数据生成的可解释性、场景重建及推演的准确度等关键技术指标，提出新的模型构建方法、多任务一体化求解策略和协同预测与决策方法，预期在指标覆盖范围、求解精度和效率等方面取得显著提升。

此外，总结中还介绍了课题的具体研究内容，并将其划分为六个节点，以便推进研究进展和取得预期成果。这些节点包括面向复杂场景的模型构建与模型演化方法、复杂系统内在机理反演理论和方法、面向多任务的一体化预训练增强方法、面向多样化问题的一体化求解与决策方法、数据驱动的复杂系统模拟和推演方法，以及基于垂直化预训练大模型的协同预测与决策方法。

总的来说，该研究课题在处理DIKWP内容方面具有突出的特色和应用前景，并在技术方案、技术途径和技术指标上具有显著的创新性。通过引入DIKWP概念，提出新的处理方法和策略，能够有效应对DIKWP内容处理中的不确定性，提高决策的准确性和可靠性。这将为商业竞争领域的决策带来全新的视角和能力，推动技术的发展和创新。

段玉聪，男，工学博士、教授、博士生导师，现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、海南大学学报（自然科学版）编委、海南大学大数据学科负责人，兼重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队“面向数据、信息、知识、技术DIKW融合的互联网创新团队”负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。长期探索概念-语义交互认知生成、溯源、澄清、表述、形式建模以及处理实践问题。基于跨界服务化背景下物理与数字资源双向全交互过程的多维度、多模态、多尺度的实践，进行理论抽象、问题本质识别、问题转化和具体技术泛化，形成以概念-语义不确定性界定和分析为核心的复杂内容处理和优化策略，工程性将混合模态的表达映射到 DIKW 类型化元素及图结构，面向客观语义缺失、精确度不符、不一致、表述冗余、主客观语义混淆的通用 AI 场景，提出了意图驱动的面向 DIKW 融合的发明创造方法: DIKWP-TRIZ。基于多模态 DIKW内容资源表达、多模态间转换的处理、计算、存储、传输资源不对称性，进行了面向概念语义模糊、不精确、缺失、建模与处理效率提升的跨界、跨学科以工程实践关联技术发明创新实践。逐步形成具有明显创新性和突出优势的 DIKW 图谱化建模与处理理论体系和技术方法。近 5 年来，面向多行业、多领域设计了面向概念语义模糊、不精确、缺失、传输、建模与处理效率提升的 241 件（含 15件 PCT 发明专利）系列化中国国家及国际发明专利。成果“DIKW 图谱化扩展及建模处理”获 2020 年度吴文俊人工智能技术发明三等奖。项目主要参与人段玉聪教授作为程序委员会主席连续多年举办 DIKW 图谱化国际论坛，2021 年独立发起并与海南省科学技术协会等共办首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021，担任 IEEE DIKW 2022 大会指导委员会共同主席。获评 2022 年海南省最美科技工作者（并被推荐候选中国最美科技工作者）。2022 年 10 月在 Information & Communication 领域入选美国斯坦福大学 John Loannidis 教授团队与 Mendeley Data 发布的全球前 2%顶尖科学家(World's Top 2% Scientists 2022)的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。

段玉聪教授在对DIKW进行形式化的基础上引入容纳表述主观内容的意图概念-语义部分构建跨模态、跨主客观范畴的DIKWP(DIKW+Purpose)架构。面向服务的概念空间-语义空间-认知空间交互与主客观概念-语义融合的不确定性处理，针对认知的主客观化提出了自然语言的概念-语义公理化体系以及兼顾现有概念-语义的工程化解决方案包括：面向DIKWP的PUCR建模与交互转换，将知识图谱等关联扩展为数据图谱(Data Graph)、信息图谱(Information Graph)、知识图谱(Knowledge Graph)，智慧图谱(Wisdom Graph)和意图图谱(Purpose Graph)-DIKWP图谱化体系；意图计算与推理机制(Purpose Computation and Reasoning, PUCR)、存在计算与推理机制(Existence Computation and Reasoning, EXCR)、 面向本质的计算与推理机制(Essence Computation and Reasoning, ESCR)；提出面向语义计算与推理(Semantic Computation and Reasoning, SCR)的存在计算与推理+本质计算与推理+意图计算与推理的融合模式：SCR::=PUCR+EXCR+ESCR；概念-语义映射与组合基础公理体系：存在语义的守恒公理(Axiom of Conservation of Existence Set, CEX)、语义一致性公理(Axiom of Consistency of Semantics, CS)、本质集合整体完整性的组合一致性公理(Axiom of Consistency of Compounded Essential Set, CES)与存在语义继承公理(Axiom of Inheritance of Existence Semantics, IHES)。近五年有代表性的相关工作包括：

（1）主观客观化的公理化体系的理论典型验证与跨界融合

使用基于EXCR与ESCR构建的CS、CEX、CES、IHES等公理体系对欧式空间的点、线、面进行语义空间揭示，进而完成对Four Color Theorem（DOI: 10.13140/RG.2.2.14505.67684、旧DOI: 10.1109/ICCMS.2010.113)的本质语义-存在语义范畴几何模型构建及构造性规约解释，以及对Goldbach's Conjecture(DOI: 10.13140/RG.2.2.23213.77281)和Collatz Conjecture(DOI: 10.13140/RG.2.2.28299.36647, DOI: 10.1109/SERA.2017.7965748)的存在语义-本质语义范畴问题存在性映射、本质建模及认知规约分析。

面向算法设计的优化极限场景的认知主观客观化进行了基于本质语义+哲学奥卡姆剃刀定律(Ockham's Razor)的算法设计方法学设计。并在求中位数的典型设计中取得了O(n) =1.5n的对应极限的语义认知客观化表述和本质语义驱动设计的算法(DOI: 10.1109/SNPD.2018.8441053)。基于本质语义-存在语义映射、建模与分析的语义驱动模式探索顾隐私保护的智能填表(DOI: 10.1109/SERVICES51467.2021.00032)、面向情感交互的主客观内容转换(DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2020.05.011)、情感传输协议设计与主动适应优化机制(DOI: 10.1109/SERVICES51467.2021.00031)、面向DIKW的多模态隐私保护方法(CN112818381A、CN113032832A )与跨模态差分隐私保护方法(CN112685772A、CN112307028A、CN112818386A )等，并实验于海南自贸港虚拟社区监管服务等场景。基于海南自贸港数据进出境智能治理的国际化数字资产管理制度创新需求，提出融合知情权、参与权与监督权的结合数据技术治理、信息技术治理与法律合规的跨DIKW模态隐私资源保护法律技术化框架(DOI: 10.11896/jsjkx.201000011) 。论文《面向跨模态隐私保护的 AI治理法律技术化框架》获选为《计算机科学》2021年第9期封面论文，并被选为年度优秀论文。

（2）跨模态跨尺度数据、信息、知识与智慧语义图谱化表述

从语言表述层面将跨学科、跨领域、跨案例的语义融合问题形式上映射到概念-语义表述融合和语义本质内容融合两个层面，并从语义认知融合角度将这些概念-语义表述的认知融合转换为对这些表述的DIKWP主观认知语义与客观认知语义的融合。面向大规模的概念-语义表述模糊与混杂的语义内容融合，特别是语义内容有时效性并且持续演化的融合场景，基于EXCR存在语义跨DIKW模态融合构建本质语义的关系定义一切语义建模模型(Relationship Defined Everything of Semantics, RDXS)(DOI: 10.1109/SNPD.2019.8935728, DOI: 10.1109/SNPD.2019.8935653, DOI: 10.1109/SNPD.2019.8935701)。基于RDXS对AI服务从对需求语义到学习样本标记中难以或无法客观描述的内容(DOI: 10.1109/SNPD.2019.8935653)包括模式(Pattern)、框架(Framework)、架构(Architecture)、风格(Style)、特征(Feature)、结构(Structure)等概念结合认识论与本体论提供了认知语义溯源与语义形式化区分(DOI: 10.1109/SNPD.2019.8935653)。

面向概念-语义主客观融合从包括自然语言文字描述、数据记录、关系型数据库、对象模型、数据图谱、知识图谱、语义网络、知识规则、经验表述等形式化、部分形式化的混合表述语义中抽象并提出DIKW图谱化体系-DIKW Graphs:Data Graph、Information Graph、Knowledge Graph、Wisdom Graph（DOI: 10.1109/SERA.2017.7965747, 据IEEEXplore 统计已被下载1.7万余次）。该体系相对通常的数据图谱和知识图谱等表达能力更强，支持在DIKWP数据图谱上的继承关系、多维频度跨量纲计算与概率推理等，及在DIKWP信息图谱上的行为、使用等关系递推抽象，包括对蕴含关系、比较关系、操作可达性判定等。通过将内容描述性和可执行性矛盾目标的EXCR存在语义与ESCR本质语义关联，DIKWP Graphs支持多模态范畴更完整的概念-语义建模与处理。段玉聪教授指导DIKWP团队成员以“不完整数据、信息、知识下的多层DIKW图谱目标识别方法”获得中国人工智能学会主办的2018年首届中国“AI”创新创业大赛最佳创新奖、三等奖，并指导本科生以“基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的不完整资源环境下的内容识别方法与设计”获得2018年中国大学生设计大赛国赛二等奖。

（3）基于存在语义的主客观化与面向本质语义的融合计算与推理

跨DIKWP数据、DIKWP信息与DIKWP知识表达模态的语义搜索，扩大了单一DIKWP模态下的语义目标搜索空间。部分相同目标表述本质语义内容可以DIKWP Graphs的超过一种图谱进行等价可互换表述，这为存储、传输、运算的转换提供了灵活性，例如部分常用数据、信息可以被存储而不用重新经过知识推理得到以节省重复处理代价，而部分不常用数据集则可以被分析为信息或抽象为知识规则来节省存储代价。对应的段玉聪教授依据EXCR与ESCR机制设计了DIKWP Graphs的元模型(DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2931365)、DIKWP模态间转换范式“Data+Purpose=>Information”/“Information-Purpose=>Data”等及混合数值计算、逻辑推理与概率统计的融合规则(DOI: 10.1007/978-3-030-78303-7_3)。利用本质相同的语义内容以不同模态DIKWP Graphs呈现的分布拓扑差异、存储空间大小差异、搜索代价差异、转化难度不对称，设计了面向云计算-雾计算-边缘计算结合的软件定义的存储-传输-计算-推理一体化的优化策略(DOI: 1007-130X(2018)08-1383-07)及代价不对称和多样性驱动的负载均衡方法(DOI:10.1007/s11276-019-02200-6, DOI:10.1155/2018/3794175)、可信服务发现(DOI:10.1142/S0218194021400015)、类型化隐私保护方法(DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1810016, DOI:CNKI:SUN:BJYD.0.2019-04-019)、非确定不保真复杂资源环境的正反双向动态平衡搜索服务(DOI:CNKI:SUN:XXWX.0.2019-01-035)、个性化多模态学习路径推荐服务(DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1712057 )等。

基于EXCR与ESCR构建的CS、CEX、CES、IHES等公理体系将自然语言混合形态的目标语义表达载体的基本元素分类映射到DIKWP模型，并进而进行DIKWP图谱化的解决策略能够相对于以数据机器学习为代表的弱AI，更直接的对接对资源不做完整性、一致性、精确性、正确性及相互独立假设的强AI处理的输入和输出要求。进而减少了由于要引入相关假设而伴随的主客观概念-语义不确定性增长等风险，另外直接先DIKWP模态转换相对于对资源进行先模态内操作后跨模态操作的处理模式通常可以减少抽象处理环节，这两方面都有助于缩短问题输入与处理结果之间的认知距离与计算推理距离。这种解决策略对期待输出结果为非精确度度、正确性、处理时限单维度期待值确定的情形更有效。

（4）面向小微企业创新的跨学科、跨界DIKW服务化发明创造方法

响应国家加强基础研究发展新的科研模式号召，面向多行业多领域创新结合自贸港重点发展方向与地域特色拓展应用，依据段玉聪教授与IBM Watson研究中心、金蝶软件集团、Ericsson 研究院等共同提出的一切皆服务(Everything as a service, XaaS )模型(DOI: 10.1109/CLOUD.2015.88)，开展DIKWP针对内容的多模态表达、建模、转化、融合和处理优化方面的多行业多领域XaaS创新实践。面向海南自由贸易港创新引领科技发展在跨境数字资产管理、智慧城市建设、医疗康养等领域的对系统化原创类科技的迫切需求，基于跨界服务化背景下物理与数字资源双向全交互过程的多维度、多模态、多尺度的实践，进行理论抽象、问题本质识别、问题转化和具体技术泛化，形成以概念-语义不确定性界定和分析为核心的复杂内容处理和优化策略，工程性将混合模态的表达映射到DIKWP类型化元素及图结构，面向客观语义缺失、精确度不符、不一致、表述冗余、主客观语义混淆的非数据机器学习通用AI场景，提出了意图驱动的面向DIKW融合的发明创造方法: DIKWP-TRIZ。依托该方法从概念-语义溯源范畴进行体系化变革性创新探索研究与实践，从基础创新层面支撑海南自由贸易港建设可持续发展。基于多模态DIKW内容资源表达、多模态间转换的处理、计算、存储、传输资源不对称性，进行了面向概念语义模糊、不精确、缺失、建模与处理效率提升的一系列跨界、跨学科以工程实践关联概念族语义形式化方法和技术为基础的技术发明创新实践。自2017年5月以来，段玉聪教授面向多行业、多领域设计了面向概念语义模糊、不精确、缺失、传输、建模与处理效率提升的241件 （见链接：http://www.yucongduan.org/patents.html，其中220余件已提前公开，15件PCT国际发明专利）系列化中国国家及国际发明专利。自2019年7月以来，段玉聪教授连续保持海南省第1发明人发明专利年度授权量年度第1，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利78件，按第三方截至2021年10月初的数字，段玉聪教授当前授权中国国家发明专利占比海南省属地有效发明专利总量4940件超过1.3%，近3年贡献率超过6%；占比海南大学有效发明专利总量499件超过13%，近3年贡献率超过22%。在信息技术类（G06或H04）段玉聪教授近3年有效授权发明专利占比海南省属地有效发明专利总量超过11%，贡献率超过33%。据第三方专业检索报告，截至2020年11月段玉聪教授在数据图谱领域的专利申请和授权量均位居全国首位，被科技日报以“海南大学数据图谱领域专利科研成果位居全国前列”进行报道。至2021年12月，段玉聪教授以48件（8件知识融合+40件知识计算与应用）相关发明专利使海南大学以国内高校首位位列知识图谱技术专利段玉聪教授排名全球第15位。

2020年牵头10余家海南互联网骨干企业组成的“面向数据、信息、知识、技术融合的互联网创新团队”入选海南省委双百人才团队。2020年经海南省科协举办的全省选拔赛，DIKWP-TRIZ方法以“面向体系化AI发明创造的DIKW图谱化扩展及应用”获得海南省唯一代表资格参加中国科协、科技部主办的中国创新方法大赛决赛，并显著提升海南省占比排名。2020年第一完成人项目 “DIKW图谱化扩展及建模处理”获吴文俊人工智能技术发明三等奖，被海南日报等报道“海南省在人工智能领域的突破”。