1.构建数字公证的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：获取数据，筛查数据类型并设置标签；

S2：关联分析上报到数字公证模型的企业历史数据，设定企业核实真伪指标，自动设定关联分析模式；

S3：精细化关联分析模式；

S4：依据环境变化进行数据分析，描绘关联曲线，采集行为特征数据；

S5：对关联分析模式进行可用性判断；

S6：指标检测，对检测出的问题数据进行打标签；

S7：指标识别，判断是否存在漏判、错判；

S8：利用AI模拟出自适应证伪技术；

在步骤S1‑S2中：获取录像、录音、拍照、网页、APP的数据，筛查获取到的数据类型并设置标签：将结构化数据设标签0，非结构化数据设标签1；关联分析上报到数字公证模型的企业各方面数据，根据对应企业历史数据，勾画特征图谱，分析行为特点、规律趋势，设定对应企业的核实真伪指标，自动设定关联分析模式：为结构化数据和非结构化数据设定不同的关联分析模式，将没有关联性的证据直接排除；

在步骤S3‑S4中：设置指标分析点，取N+1模式，其中，N+1>10，分析N点之间的关联性，使用贝叶斯网络和贝叶斯算法进行深度学习，适应环境变化，采用概率推理方法，根据不同的环境、状态选择不同的数据分析方法；

在步骤S5中：通过X个数据，其中，X>3，验证关联分析模式是否具有逻辑性：通过证据之间的相互印证，凭借此证据内容与彼证据内容的符合程度来确认此证据的真实性，用查证属实的实物证据作为参照来检验言词证据，证据之间相互加强对方的待证事实，排除相互之间矛盾和无法解释的疑问：利用循环神经网络、递归神经网络、逻辑推理和双向RNN进行可用性判断，通过判断各证据之间的一致或者矛盾关系辨别证据真伪，进行证据审查和分析，利用逻辑定律中的同一律、矛盾律和排中律审查分析证据，证明证据与对应事实间的客观联系：查看相互关联证据间的关联性，查询证据本身与对应事实有无联系以及联系的紧密、强弱程度，判断能否形成完整的证据链：若无法形成证据闭环，则证据不完整，无法验证事实，进行证据排除，进行逻辑推理，用逻辑推理公式验证证据的可靠性，并结合双向RNN和专家经验来检验证据的证明力，此处专家经验的法则专指日常生活经验法则、专业经验和习惯法则；

在步骤S6中：利用先验概率模型进行指标检测：求得统计检测量和判决门限，若统计检测量小于判决门限，判断对应指标可用；反之，判断指标不可用，对检测出的问题数据进行打标签，利用基于漏检概率的多指标可用性确定方法，对不同设置情况分别进行统计，利用最大似然估计法排除问题指标，排除步骤为：首先，观测指标值的矩阵H由QR分解为：其中：Q1为m×4矩阵，Q2为m×(m‑4)矩阵，R为4×4矩阵，0为(m‑4)×4矩阵，m表示观测的指标数量；其次，设概率密度函数为：其中，p为概率，b为问题指标数，σ为误差值，T为预先设定的阈值；然后，设第i个指标对应的偏差向量使似然函数 的值达到最大，化简并代入偏差向量μ＝[0…bi…0]得：

其中，f为系数，y为量测方程，最后，将上式对参数bi并令其为零，得：2Siy‑2biSii＝0；可得参数bi的最大似然估计值为：

2 T

使得 达到最大值，最大值为：(Siy) /Sii‑ySy，其中，Si为矩阵S的第i行的元素，Sii为矩阵S主对角线上的第i个元素，在m个指标中，判断使似然函数值达到最大的为问题指标，将其排除；

在步骤S7中：采集到检测到的有问题采样点数为n，实际有问题的采样点数为n’，正确识别问题的采样点数为M，根据下列公式分别计算指标检测率w和指标识别率W：若w＝100％且W＝100％，判断没有漏判和错判；若w≠100％，判断指标检测存在漏判和错判；若W≠100％，判断指标识别存在漏判和错判。

2.根据权利要求1所述的构建数字公证的方法，其特征在于：在步骤S8中：所述利用AI模拟出自适应证伪技术，包括以下步骤：S11：依据可用性判断结果选择证伪方法；

S12：通过神经网络对同类问题数据进行深度学习和数据挖掘；

S13：甄别数据侵权和证据真伪的各类状况，分析证据适用范围、影响和产生后果；

S14：判断证据与其他证据的关联性、逻辑性，对判断情况设定标签；

S15：判断证据是否破坏伦理或公证规则，确定结果的危险程度；

S16：根据危险等级排除不可信证据；

S17：完善各类证伪方案。

3.根据权利要求2所述的构建数字公证的方法，其特征在于：在步骤S12中：通过神经网络对同类问题数据进行深度学习和数据挖掘，用自编码器搜索图像和视频，用简单理解网络处理非机构化数据，用深度置信网络处理结构化数据，自动识别无标记数据并添加标签。

4.根据权利要求2所述的构建数字公证的方法，其特征在于：在步骤S13中：利用RNN深度学习和Python数据分析，对数据和证据真伪的各类状况进行甄别，并把相关场景学习构建再现，对数据进行关联比对分析，利用因果推断模型确定证据适用范围、影响和产生后果。

5.根据权利要求2所述的构建数字公证的方法，其特征在于：在步骤S17中：通过强化学习完善各类证伪方案，自动建立与之对抗的优化版筛选方案，并自主学习建立逻辑关系，设定证伪的逻辑公示，验证真伪措施。