一种基于轻量化神经网络的业务数据实时分析处理方法

本发明公开了一种基于轻量化神经网络的业务数据实时分析处理方法，属于数据处理技术领域。本方法包括：获取实时业务数据流并完成智能预处理与冗余优化；采用结构化剪枝、知识蒸馏及混合精度量化多策略融合方式对初始神经网络进行轻量化压缩；将轻量化模型分割为端侧、边侧、云侧子模型并分层部署；端侧执行一级实时推理，根据推理置信度与动态优化阈值的比对结果分级调度边缘二级推理或云端三级推理；同时持续监测业务数据分布变化，识别概念漂移并采用多模型副本加权平均实现在线增量自适应更新。本发明实现了业务数据的低延迟、高精度、自适应、可迭代的智能化实时分析处理，有效提升端边云协同推理效率与模型长期适配能力。