基于人工智能的数据管理系统及方法

本发明公开了基于人工智能的数据管理系统及方法，涉及数据智能处理技术领域，包括对加密特征向量进行频谱变换，计算每个频谱系数的能量密度，构建累积分布函数，基于能量分布函数确定有效频谱区间，构建投影矩阵，使用投影矩阵将频谱向量压缩至低维空间，生成压缩特征向量；构建神经网络模型计算异常得分，设定检测阈值，对异常得分进行标签检测，形成标签向量对标签向量进行同态解密，生成明文特征向量。本发明通过在同态加密基础上引入频谱能量分布函数，结合周期映射与整数化机制实现特征向量的安全降维与重排，增强特征向量在有限域下的结构可识别性，通过波动势函数优化偏移周期，提高对异常变化的敏感度。