基于Qt的人工智能算法模擬系統設計與實現

摘要：針對常見人工智能算法實現復雜、學習成本高的問題，設計并實現了一套人工智能算法模擬系統。系統采用Qt技 術作為應用程序開發框架，模擬了線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、人工神經網絡等多種人工智能算法的內部流程和 實現效果。用戶可通過系統進行理論學習、參數設置、模型訓練、可視化分析等操作。該系統為人工智能學習者提供了 高效的學習工具，對簡化人工智能算法的學習具有顯著的實踐意義。

關鍵詞：人工智能；算法模擬；參數設置；模型訓練；可視化分析

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0032-03

0 引言

人工智能通過模仿人類智能活動來解決復雜的 計算機任務，其相關技術在當前產業變革進程中發揮 著至關重要的作用[1] 。隨著制造業、金融業、數據科 學、交通運輸等行業的蓬勃發展，人工智能在實際生 產中的任務也變得復雜多變，這促使眾多傳統行業同 人工智能技術的協同和融合更加深入和緊密，同時也 為人工智能技術的學習者和相關產業從業者帶來了 巨大機遇與挑戰。人工智能算法類型除用于分類問 題的算法[2] （如邏輯回歸、決策樹等） 、用于回歸問題的 算法[3] （如線性回歸、多項式回歸等） 、用于聚類問題的 算法[4] （如DBSCAN聚類、層次聚類等） 外，還包括具備 生成多媒體能力的生成式任務類型[5] 。由于算法種類 繁多、實現復雜，學習者在學習算法時面臨較高的學 習成本，且難以直觀觀察算法的運行效果。因此，設 計一套功能完善、用戶友好、可視化程度高的人工智 能算法模擬系統，將是解決這一問題的有效途徑。

基于Qt的人工智能算法模擬系統利用Qt[6] 跨平臺 性強、模塊化程度高的特點，模擬了線性回歸、邏輯回 歸、人工神經網絡等多種人工智能相關算法。系統涵 蓋算法理論學習、算法模型參數設置、算法模型訓練、 可視化分析等功能，為實現人工智能算法學習的簡單 化、具象化、可視化提供了新的實踐手段和解決思路。

1 功能需求分析

人工智能算法模擬系統中的角色主要包括普通 用戶和管理員用戶兩類，其具體的角色功能需求如圖 1所示。

其中，普通用戶既可以通過用戶注冊產生，也可 以由管理員在用戶管理中使用創建用戶功能產生。 管理員用戶信息固定在項目配置文件中，該配置文件 不具備寫權限，管理員用戶無法通過注冊產生。此 外，管理員用戶在用戶管理中不僅可以瀏覽所有普通 用戶信息，還可以創建新用戶或刪除指定用戶。普通 用戶登錄成功后，可通過系統模擬線性回歸、邏輯回 歸、決策樹等近十種人工智能相關算法。用戶在各算 法模擬功能選項中，可進行算法理論知識學習、數據 集導入、模型參數設置、模型訓練等相關操作。用戶 在完成模型訓練后，系統將保存相關權重或參數信息，并可對相應的訓練結果進行可視化。

2 系統總體設計

2.1 系統總體功能模塊

人工智能算法模擬系統由用戶注冊、算法模擬、 用戶登錄和用戶管理等主要功能模塊組成。其總體 功能模塊如圖2所示。其中，算法模擬功能模塊包含 線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯等子模塊，用戶管理 功能模塊包括新增用戶和刪除用戶兩個子模塊。

2.2 系統業務流程分析

人工智能算法模擬系統的主體功能主要面向注 冊用戶或管理員用戶開放，因此，用戶需首先選擇用 戶注冊或系統登錄，以使用該系統的算法模擬功能， 從而獲得系統主體功能的權限。若用戶數據配置文 件中不存在某用戶的信息，則該用戶在使用系統功能 前須提前注冊。在注冊界面中，用戶需輸入未注冊的 用戶名和滿足密碼強度要求的密碼，并通過再次確認 相同密碼完成注冊，此方式注冊的用戶為普通用戶。 如果輸入已注冊的用戶名，則提示“用戶名已被使 用”；如輸入的密碼不滿足密碼強度要求，則提示“密 碼強度弱”；如兩次輸入的密碼不一致，則提示“前后 密碼不一致”。

若用戶選擇系統登錄，則需在界面中依次輸入與 配置文件中匹配的用戶名和密碼，即可完成登錄，進而 使用內部功能。登錄用戶包括普通用戶和管理員用戶 兩類角色，其中管理員用戶涵蓋普通用戶的所有內部 功能，此外還擁有用戶管理權限，即可在用戶管理界面 中進行新增用戶和刪除用戶操作。用戶管理界面顯示 用戶配置文件中存儲的所有普通用戶相關信息。其 中，新增用戶操作僅能產生普通用戶角色，管理員用戶 對用戶信息的錄入方式與普通用戶注冊時相同；對某 普通用戶執行刪除操作時，界面將顯示確認刪除提示 框以防誤刪，點擊確認即可完成刪除操作。

系統的人工智能算法模擬過程面向全部角色。 當用戶成功登錄系統進入主體功能后，可選擇具體類 別的人工智能算法，選中相應標簽進入該算法模擬功 能。針對模擬過程，首先，用戶設定人工智能模型的 參數，若參數無效，則提示參數有誤；若參數設置正 確，則可導入數據集。同上一步驟類似，若數據集格 式不滿足該人工智能算法要求，則同樣提示文檔內容 不規范錯誤；若數據集文件滿足要求，系統即可對該 數據進行分析，并形成結果文本反饋給用戶。此時， 用戶亦可使用系統的可視化功能對上述數據的算法 模擬過程進行可視化分析。該過程具體的設計流程 邏輯如圖3所示。

3 系統詳細設計和實現

3.1 數據流設計

人工智能模擬系統主要包括普通用戶和管理員 用戶兩個外部實體，數據存儲包括用戶信息的Json文 件、訓練數據的本地數據集文件、算法理論知識內容 的Html文件以及模型參數的權重文件。外部實體可 通過新增用戶、刪除用戶、用戶注冊、用戶登錄、導入 文件、理論知識瀏覽、模型訓練和可視化分析等處理 過程對數據存儲進行調用和操作。系統具體的數據 流如圖4所示。

3.2 面向對象設計

由于系統在模擬多種人工智能算法時， 其功能具有繼承的特點，因此人工智能模擬 系統采用面向對象的方法進行設計和實現，以提升代碼的可重用性和可擴展性。其中，系統總體 基類object依賴于系統抽象基類typing.Hashable，系統 主要使用并繼承Qt應用程序開發框架中的QObject、 QWidget、QPaintDevice 以及 QMainWindow 等內置類。 上述類模塊提供了豐富的控件，可為前端界面提供UI 支持。用戶自定義類主要包括UserManger（用戶管理 類） 、LoginWindow（登錄窗口類） 、RegisterWindow（注冊 窗 口 類） 、MainWindow（主 窗 口 類） 、MainContentPage （主頁面類） 、SubNavigationBar（導航條類） 等類。其中， LoginWindow、RegisterWindow、MainContentPage、Sub? NavigationBar等類主要繼承QWidget內置類，而Main? Window類主要繼承QMainWindow內置類。

3.3 人工智能算法實現

針對系統模擬人工智能算法的主要過程，以線性 回歸算法為例，當模型接收到用戶本地數據集后，經過 結構化處理生成訓練數據X和y，模型隨機初始化權重 和偏移W和b（該系統由用戶設置是否保留偏移量b） ， 根據隨機權重和偏移同已有的特征數據X計算預測結 果ypred，然后通過均方誤差損失函數計算該權重下的損 失值，再計算W和b對損失函數的梯度，并采用梯度下 降算法更新W和b的值，循環該過程直至收斂（本系統 中循環次數由用戶設定，用以觀察模型的收斂情況） ， 獲得最終的權重和偏移。用戶可選擇可視化功能對該 模型進行可視化分析。系統將通過上述過程獲取訓練 數據文件，并根據用戶預先設定的參數（包括訓練次數、 是否進行正則化操作等） ，對數據進行訓練，并將訓練 過程數據、訓練結果以及真實值和預測值對比的可視 化圖形通過前端界面反饋給用戶。圖5展示了人工智 能算法中的線性回歸模型從數據集導入到模型訓練再 到可視化分析的整個時序過程。

3.4 模擬系統實現

人工智能模擬系統的算法模擬功能主要由算法簡 介、參數設置、模型訓練、可視化等子頁面依次展開。 其中，算法簡介主要介紹某具體人工智能算法的基本 概念、技術原理、數學模型推導、應用領域等，用戶可以 通過該功能對人工智能算法有初步了解；在參數設置 標簽中，用戶可對某一具體人工智能算法所涉及的參 數進行設置，如訓練次數、訓練集占比、是否進行正則 化等；在模型訓練標簽中，用戶需要導入本地指定格式 的csv文件以加載模型所需的數據集，加載完成后，頁 面將展示數據集的內容，點擊訓練模型按鈕后，模型開 始訓練，并在訓練完成后顯示模型訓練的過程數據、訓 練結果權重數據、模型評估結果等相關內容；在可視化 標簽中，用戶可以直觀地觀察數據集真實值和預測值 之間對比的圖形化展示。

3.5 系統功能測試

人工智能模擬系統針對用戶登錄、用戶注冊、新 增用戶、刪除用戶、參數設置、文件導入等功能模塊進 行了系統測試，測試內容包括：用戶登錄時用戶名和 密碼有效性的測試；用戶注冊時密碼格式和長度的測 試；用戶注冊時用戶名是否存在的測試；新增用戶時 密碼長度的測試；新增用戶時用戶名是否存在的測 試；刪除用戶時確認提示的測試；參數設置時參數有 效性的測試；文件導入時文件數據有效性的測試等。 其測試結果與預期結果均保持一致，具體測試用例及 其測試情況如表1所示。

4 結束語

人工智能算法模擬系統在一定程度上簡化了多種人工智能算法的實現流程，封裝了人工智能算法的細 節代碼，為人工智能學習者提供了簡單易操作的模擬 工具。用戶無須編寫復雜的算法程序，僅通過該系統 中相應的功能模塊即可完成理論知識學習、參數設 置、模型訓練以及可視化分析等操作。

然而，當前可視化模塊呈現的是靜態圖形，降低 了用戶在模型可視化分析中的直觀性和動態性。因 此，在軟件的后續迭代中，動態顯示訓練過程將成為 系統優化的方向。此外，為提升其與用戶的交互性， 系統將增加相應的用于拖拽的圖形控件，以此增強用 戶的參與感并豐富用戶的體驗。

參考文獻：

[1] 方增泉，劉澤峰，祁雪晶，等.數智時代人工智能素養研究的 新趨勢：2024 年人工智能素養研究綜述[J]. 教育傳媒研究， 2025（1）：18-25.

[2] 尹廷鈞，李靈慧，周蕊.大數據挖掘中的數據分類算法綜述[J]. 數字技術與應用，2021，39（1）：102-104.

[3] 陶陽明 . 經典人工智能算法綜述[J]. 軟件導刊，2020，19（3）： 276-280.

[4] 范縝，都云程，施水才.文本聚類技術綜述[J].軟件導刊，2023， 22（1）：236-242.

[5] 謝坦，李斐.生成式人工智能（AICG）研究前沿及熱點可視化 分析[J].電腦知識與技術，2024，20（33）：38-40，46.

[6] 陳懿格，張懷強，張佳俊，等.基于Qt的核數據獲取平臺設計 [J].核電子學與探測技術，2025，45（2）：195-203.

【通聯編輯：唐一東】