【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)屬于數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域，尤其是一種基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法。
技術(shù)介紹
1、具身智能體在復(fù)雜環(huán)境中的自主決策和行為控制需要對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行精確建模和預(yù)測(cè)。隨著工業(yè)生產(chǎn)智能化和自動(dòng)化程度的不斷提高，具身智能體需要處理的時(shí)序數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維度、強(qiáng)耦合、多尺度和非平穩(wěn)等特征。準(zhǔn)確捕捉這些復(fù)雜時(shí)序數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)特征、周期模式和長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，對(duì)提升具身智能體的環(huán)境感知能力、優(yōu)化決策效率和保證系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要意義。特別是在工業(yè)制造、智能機(jī)器人和自動(dòng)控制等領(lǐng)域，基于頻域?qū)W習(xí)的時(shí)序建模方法能夠有效提取數(shù)據(jù)中的頻率特征和周期性模式，為具身智能體的行為決策提供可靠的依據(jù)。
2、目前，時(shí)序數(shù)據(jù)建模主要采用基于深度學(xué)習(xí)的方法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)和門(mén)控循環(huán)單元(gru)等。這些方法通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)的依賴(lài)關(guān)系，但在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和計(jì)算效率低下的問(wèn)題。傳統(tǒng)的頻域分析方法，如傅里葉變換和小波變換，雖然能夠提取信號(hào)的頻率特征，但難以處理非平穩(wěn)信號(hào)和捕捉復(fù)雜的時(shí)序依賴(lài)關(guān)系。基于注意力機(jī)制的transformer模型雖然在一定程度上解決了長(zhǎng)程依賴(lài)問(wèn)題，但其自注意力機(jī)制的計(jì)算復(fù)雜度隨序列長(zhǎng)度呈平方增長(zhǎng)，限制了其在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)的應(yīng)用。
3、然而，現(xiàn)有的時(shí)序建模方法仍然存在以下技術(shù)問(wèn)題：首先，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，固定的分塊策略無(wú)法根據(jù)數(shù)據(jù)的局部特征自適應(yīng)調(diào)整窗口大小，導(dǎo)致重要的時(shí)序特征可能被分割或混淆。其次，現(xiàn)有的頻域特征提取方法往往忽視了頻率成分的重要性權(quán)重，使
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、專(zhuān)利技術(shù)目的，提供一種基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，以期能夠解決現(xiàn)有技術(shù)存在的至少一個(gè)技術(shù)問(wèn)題。
2、技術(shù)方案，基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，包括如下步驟：
3、s1、獲取原始時(shí)序數(shù)據(jù)序列，根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間關(guān)系確定自適應(yīng)分塊大小序列；基于自適應(yīng)分塊大小序列，對(duì)原始時(shí)序數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分塊處理，得到數(shù)據(jù)塊；采用多尺度卷積方法從數(shù)據(jù)塊中提取特征，并生成相應(yīng)的位置編碼信息，得到多尺度特征塊集合和位置編碼矩陣；
4、s2、對(duì)多尺度特征塊集合中的每個(gè)特征塊執(zhí)行傅里葉變換，提取頻域信息；分析頻域信息中的信號(hào)幅值，確定頻率選擇參數(shù)；基于頻率選擇參數(shù)，對(duì)頻域信息進(jìn)行非線性變換和殘差補(bǔ)償，得到頻域特征矩陣和殘差特征矩陣；
5、s3、基于頻域特征矩陣、殘差特征矩陣和位置編碼矩陣，計(jì)算特征之間的注意力關(guān)系；基于注意力關(guān)系，對(duì)特征進(jìn)行融合處理，得到融合特征矩陣；
6、s4、基于融合特征矩陣，構(gòu)建時(shí)序依賴(lài)關(guān)系圖；基于時(shí)序依賴(lài)關(guān)系圖的圖結(jié)構(gòu)，提取時(shí)序聚合特征，計(jì)算系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特征參數(shù)，得到動(dòng)態(tài)系統(tǒng)特征；
7、s5、基于時(shí)序聚合特征和動(dòng)態(tài)系統(tǒng)特征，構(gòu)建概率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性，得到預(yù)測(cè)分布和置信度指標(biāo)。
8、有益效果，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的高效特征提取，保證了特征表達(dá)的完整性和準(zhǔn)確性；實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同類(lèi)型特征的智能整合，深入刻畫(huà)了復(fù)雜的時(shí)序依賴(lài)關(guān)系；實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性評(píng)估，提高了時(shí)序數(shù)據(jù)建模的準(zhǔn)確性和效率，還增強(qiáng)了預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，為復(fù)雜系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測(cè)和決策優(yōu)化提供有力支持；通過(guò)多層次的特征提取和融合，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到知識(shí)的有效轉(zhuǎn)化，為智能決策提供了可靠的技術(shù)支持。
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1.基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S1進(jìn)一步為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S2進(jìn)一步為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S3進(jìn)一步為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S4進(jìn)一步為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S5進(jìn)一步為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S11進(jìn)一步為：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S13進(jìn)一步為：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟S21進(jìn)一步為：
10.根據(jù)權(quán)利要求6所
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟s1進(jìn)一步為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟s2進(jìn)一步為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟s3進(jìn)一步為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于頻域?qū)W習(xí)的具身智能體時(shí)序數(shù)據(jù)建模方法，其特征在于，步驟s4進(jìn)一步為：
6.根據(jù)權(quán)...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳瀚鵬，張希，蘇雙，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：中科南京人工智能創(chuàng)新研究院，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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