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公开(公告)号：CN119578486A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411619169.5
申请日：2024-11-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于预训练网络的动态系统序列表示学习方法及装置，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取动态系统的观测数据；观测数据包括：动态系统的对象的观测值；将观测值分为第一序列和第二序列；对第一序列添加高斯噪声，通过归一化处理，获得归一化处理后的第一序列；构建动态系统建模的预训练模型；采用线性数据投影模块对归一化处理后的第一序列进行数据投影，获得线性投影后的序列；采用预训练的语言模型对线性投影后的序列进行重构，获得重构后的序列和预测序列；采用最小化重构损失构建模型的损失函数；根据损失函数进行训练，获得动态系统建模的预训练模型。采用本发明可提高动态系统建模的精准度。
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