本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，具體涉及全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場景中，隨著信息化和智能化的深入，如何對復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效監(jiān)控和管理，成為了各類系統(tǒng)面臨的核心問題。尤其在全數(shù)據(jù)環(huán)境下，系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的靜態(tài)控制和簡單的預(yù)測模型已無法滿足動態(tài)復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)用需求。許多傳統(tǒng)系統(tǒng)往往依賴于固定的模型參數(shù)，缺乏自適應(yīng)調(diào)整能力，難以在快速變化的環(huán)境中做出高效響應(yīng)。為了應(yīng)對這種挑戰(zhàn)，近年來研究者們提出了多種基于ai和大數(shù)據(jù)分析的智能管控系統(tǒng)，以提升系統(tǒng)對動態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境的適應(yīng)性和預(yù)測能力。然而，盡管這些技術(shù)在一定程度上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的分析和反饋，但在復(fù)雜環(huán)境下仍然存在諸多不足，尤其是在應(yīng)對高復(fù)雜性、高不確定性的動態(tài)環(huán)境中。

2、目前，傳統(tǒng)的管控系統(tǒng)往往采用靜態(tài)建模方法，針對特定的應(yīng)用場景建立參數(shù)化模型，利用歷史數(shù)據(jù)對未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。這些模型主要基于線性回歸、決策樹或簡單的時(shí)間序列分析等方法。這些方法能夠在數(shù)據(jù)變化較為平穩(wěn)的場景下提供合理的預(yù)測，但在數(shù)據(jù)波動較大或環(huán)境變化頻繁的情況下，靜態(tài)模型難以適應(yīng)復(fù)雜的動態(tài)需求。這主要是因?yàn)殪o態(tài)模型依賴于歷史數(shù)據(jù)和固定的參數(shù)，一旦環(huán)境變化，模型參數(shù)的有效性就會顯著下降。因此，傳統(tǒng)靜態(tài)模型在快速變化的環(huán)境中往往會出現(xiàn)預(yù)測不準(zhǔn)確、響應(yīng)滯后等問題，難以滿足實(shí)際需求。為了解決這一問題，研究者們開始探索基于自適應(yīng)技術(shù)的管控系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的反饋對模型參數(shù)進(jìn)行自動調(diào)整，以提高系統(tǒng)的動態(tài)適應(yīng)能力。例如，某些系統(tǒng)利用自適應(yīng)濾波器，實(shí)時(shí)跟蹤輸入數(shù)據(jù)的變化，通過反饋調(diào)整模型參數(shù)，增強(qiáng)了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。然而，這些自適應(yīng)方法往往只在特定的應(yīng)用場景中有效，尤其在高維數(shù)據(jù)空間和復(fù)雜環(huán)境下，傳統(tǒng)自適應(yīng)方法的調(diào)節(jié)幅度和調(diào)節(jié)速率都存在較大的局限。此外，許多自適應(yīng)系統(tǒng)的反饋機(jī)制僅局限于線性反饋，對非線性和復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的處理能力有限。因此，這些傳統(tǒng)自適應(yīng)方法仍然難以在高度非線性的動態(tài)環(huán)境中提供精準(zhǔn)的預(yù)測和反饋。在復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的變化往往不是簡單的線性關(guān)系，而是受到多種因素影響的非線性動態(tài)過程。為此，一些研究嘗試將非線性模型應(yīng)用于管控系統(tǒng)，例如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等非線性算法建模，能夠在一定程度上提高系統(tǒng)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的捕捉能力。然而，傳統(tǒng)的非線性模型通常需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，且訓(xùn)練過程復(fù)雜、計(jì)算資源消耗大，同時(shí)在實(shí)時(shí)環(huán)境中難以實(shí)現(xiàn)快速調(diào)整。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型雖然具備一定的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，但它們往往需要較高的計(jì)算成本和存儲資源，并且無法針對環(huán)境變化進(jìn)行高效的反饋修正。在多維度的高復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性模型的更新滯后性較強(qiáng)，難以適應(yīng)高頻的實(shí)時(shí)變化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，該方法使得系統(tǒng)在復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)環(huán)境中，能夠?qū)崿F(xiàn)高效、精準(zhǔn)、穩(wěn)定的自適應(yīng)控制。通過這一方法，本發(fā)明顯著提升了全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的預(yù)測精度、動態(tài)適應(yīng)性和穩(wěn)定性，能夠在高度復(fù)雜和不確定的環(huán)境下保證系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行，為各類智能化、信息化應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的支持。

2、為了解決上述問題，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，它包括以下步驟：

4、步驟1：獲取系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行張量分解，提取時(shí)空特征，得到特征張量；通過渦度場和非線性函數(shù)的相互作用，將特征張量投射到一個(gè)非線性動力學(xué)空間中，得到映射結(jié)果；

5、步驟2：對映射結(jié)果進(jìn)行特征流的動態(tài)演化，得到演化結(jié)果；將演化結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的預(yù)測模型，輸出預(yù)測模型輸出；根據(jù)預(yù)測模型輸出，計(jì)算系統(tǒng)的熵增率；

6、步驟3：根據(jù)熵增率，計(jì)算系統(tǒng)的反饋修正值；根據(jù)反饋修正值，進(jìn)行系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新，并計(jì)算系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性，當(dāng)系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性低于設(shè)定的閾值時(shí)，發(fā)出預(yù)警。

7、進(jìn)一步的，步驟1中，使用如下公式，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行張量分解：

8、；

9、其中，為原始數(shù)據(jù)；和分別表示原始數(shù)據(jù)在第維度上相對應(yīng)的一對特征基向量；表示對分解秩的求和操作，代表張量分解的秩，即張量分解的層數(shù)；表示原始數(shù)據(jù)的特征維度；和均為整數(shù)下標(biāo)索引；表示對第維特征曲線的封閉路徑積分；表示第維度上的特征曲線，用于捕捉在該維度上數(shù)據(jù)的變化；表示原始數(shù)據(jù)的第維特征向量的二階時(shí)間導(dǎo)數(shù)；是原始數(shù)據(jù)沿第維的特征向量；為時(shí)間尺度因子，為第維度的時(shí)間衰減因子，為時(shí)間差；表示向量的張量積操作；為曲線積分微元，表示在第維特征曲線上進(jìn)行積分的微小單元。

10、進(jìn)一步的，步驟1中，使用如下公式，通過渦度場和非線性函數(shù)的相互作用，將特征張量投射到一個(gè)非線性動力學(xué)空間中，得到映射結(jié)果：

11、；

12、其中為映射結(jié)果；表示對特征空間的積分；表示特征張量所在的特征空間；表示卷曲算子；為叉乘運(yùn)算符；用于計(jì)算渦度場，以捕捉特征張量在特征空間中的旋轉(zhuǎn)行為，生成一個(gè)渦度場；為特征空間的積分微元；表示渦度場，是一個(gè)向量場，用于捕捉系統(tǒng)特征的旋轉(zhuǎn)動態(tài)特性；的計(jì)算將特征張量與渦度場結(jié)合，生成了一個(gè)反映特征張量旋轉(zhuǎn)行為的量；為特征張量的維度；表示在第維的分量；表示第維的空間坐標(biāo)；為非線性函數(shù)的數(shù)量；和均為整數(shù)下標(biāo)索引；表示第個(gè)非線性函數(shù)。

13、進(jìn)一步的，步驟2中，通過如下公式，對映射結(jié)果進(jìn)行特征流的動態(tài)演化，得到演化結(jié)果

14、；

15、其中，為演化結(jié)果；為當(dāng)前時(shí)間；為特征流曲面；為特征流曲面的積分微元；為特征張量在第維的尺度系數(shù)；為演化時(shí)間；為演化時(shí)間積分微元。

16、進(jìn)一步的，步驟2中，通過如下公式，將演化結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的預(yù)測模型，輸出預(yù)測模型輸出：

17、；

18、其中，表示在第維上的預(yù)測區(qū)域，用于限制預(yù)測的空間范圍，為在特征空間中設(shè)定的一個(gè)局部區(qū)域；是原始數(shù)據(jù)沿第維的特征向量；表示拉普拉斯算子；為映射結(jié)果的第維分量；表示在第維上的預(yù)測區(qū)域的積分微元；表示第個(gè)預(yù)測函數(shù)；預(yù)測函數(shù)的類型包括：多項(xiàng)式函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和/或基于高斯分布的徑向基函數(shù)；為預(yù)測模型輸出。

19、進(jìn)一步的，步驟2中，使用如下公式，根據(jù)預(yù)測模型輸出，計(jì)算系統(tǒng)的熵增率：

20、；

21、其中，為熵增率；為演化結(jié)果的幅值；為特征空間的邊界法向量；為系統(tǒng)的信息流密度；為預(yù)測模型輸出第維分量；表示映射結(jié)果的第維分量的梯度模的平方。

22、進(jìn)一步的，步驟3中根據(jù)熵增率，使用如下公式，計(jì)算系統(tǒng)的反饋修正值：

23、；

24、其中，為時(shí)間核函數(shù)；為演化結(jié)果的第維分量；為反饋修正值。

25、進(jìn)一步的，步驟3中根據(jù)反饋修正值，通過如下公式，進(jìn)行系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新：

26、；

27、其中，表示系統(tǒng)參數(shù)集；為學(xué)習(xí)率。

28、進(jìn)一步的，步驟3中，通過如下公式，計(jì)算系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性：

29、；

30、其中，表示在所有維度上的預(yù)測區(qū)域。

31、本發(fā)明的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，具有以下有益效果：

32、首先，本發(fā)明通過引入特征張量的分解和動態(tài)演化，有效地捕捉了多維數(shù)據(jù)的時(shí)空特征。通過張量分解技術(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)⒏呔S原始數(shù)據(jù)分解為若干特征維度，并對這些維度進(jìn)行細(xì)致分析，從而獲得更加精確的特征表示。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常只關(guān)注單一維度或少量關(guān)鍵維度，難以全面捕捉數(shù)據(jù)的多維關(guān)聯(lián)關(guān)系。而本發(fā)明不僅在初始階段對數(shù)據(jù)進(jìn)行張量分解，還將特征張量投射到非線性動力學(xué)空間中，形成一個(gè)包含旋轉(zhuǎn)和流動特性的渦度場，以更好地揭示數(shù)據(jù)的動態(tài)行為和復(fù)雜關(guān)聯(lián)。這一設(shè)計(jì)讓系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地刻畫多維特征間的非線性關(guān)系，為后續(xù)的動態(tài)演化和自適應(yīng)調(diào)整提供了深層次的信息支撐。

33、其次，本發(fā)明通過多層次的反饋修正和自適應(yīng)模型更新，顯著提升了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。傳統(tǒng)管控系統(tǒng)中的自適應(yīng)模型通常受限于固定的反饋機(jī)制，難以在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真正的自適應(yīng)調(diào)整。本發(fā)明則通過熵增率的計(jì)算，將信息復(fù)雜性和不確定性納入反饋調(diào)節(jié)中，使得系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知數(shù)據(jù)的不確定性變化。具體而言，熵增率量化了當(dāng)前數(shù)據(jù)狀態(tài)的復(fù)雜程度和波動性，當(dāng)系統(tǒng)檢測到熵增率較高時(shí)，能夠快速判斷當(dāng)前環(huán)境的復(fù)雜性增高，進(jìn)而加大自適應(yīng)調(diào)整力度。這種動態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制確保了系統(tǒng)在數(shù)據(jù)波動劇烈時(shí)能夠快速響應(yīng)，提升了預(yù)測模型的魯棒性和穩(wěn)定性，使系統(tǒng)能夠在各種環(huán)境下靈活運(yùn)行。

34、此外，反饋修正值的計(jì)算通過引入時(shí)間核函數(shù)和多維特征的權(quán)重分析，使系統(tǒng)能夠根據(jù)每個(gè)特征維度的變化趨勢進(jìn)行細(xì)致調(diào)整。時(shí)間核函數(shù)的設(shè)計(jì)使系統(tǒng)可以針對近期變化較大的特征維度加大反饋調(diào)整，從而提高了系統(tǒng)對短期變化的適應(yīng)性；而對于穩(wěn)定的特征維度，則通過減小反饋修正的力度來保持系統(tǒng)的平穩(wěn)性。多維度反饋權(quán)重的調(diào)整，使系統(tǒng)在多維特征空間中能夠?qū)Σ煌卣鞯膭討B(tài)變化進(jìn)行區(qū)別處理，避免了傳統(tǒng)方法中各特征調(diào)整過于均衡而導(dǎo)致系統(tǒng)整體波動的問題。這一創(chuàng)新設(shè)計(jì)極大地提高了系統(tǒng)對高維數(shù)據(jù)環(huán)境的適應(yīng)能力和反饋精度。