技術(shù)特征：

1.全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，它包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟1中，使用如下公式，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行張量分解：

3.如權(quán)利要求2所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟1中，使用如下公式，通過(guò)渦度場(chǎng)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(dòng)力學(xué)空間中，得到映射結(jié)果：

4.如權(quán)利要求3所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟2中，通過(guò)如下公式，對(duì)映射結(jié)果進(jìn)行特征流的動(dòng)態(tài)演化，得到演化結(jié)果：

5.如權(quán)利要求4所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟2中，通過(guò)如下公式，將演化結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)模型，輸出預(yù)測(cè)模型輸出：

6.如權(quán)利要求5所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟2中，使用如下公式，根據(jù)預(yù)測(cè)模型輸出，計(jì)算系統(tǒng)的熵增率：

7.如權(quán)利要求6所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，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：

8.如權(quán)利要求7所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟3中根據(jù)反饋修正值，通過(guò)如下公式，進(jìn)行系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新：

9.如權(quán)利要求8所述的全數(shù)據(jù)ai管控系統(tǒng)的自適應(yīng)模型更新方法，其特征在于，步驟3中，通過(guò)如下公式，計(jì)算系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步地，涉及全數(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：步驟1：獲取系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，對(duì)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(guò)渦度場(chǎng)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(dòng)力學(xué)空間中，得到映射結(jié)果；步驟2：對(duì)映射結(jié)果進(jìn)行特征流的動(dòng)態(tài)演化，得到演化結(jié)果；輸出預(yù)測(cè)模型輸出；計(jì)算系統(tǒng)的熵增率；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。通過(guò)本發(fā)明的自適應(yīng)反饋機(jī)制，系統(tǒng)能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，顯著提高了系統(tǒng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

技術(shù)研發(fā)人員：唐圣潘,關(guān)濤,王凱,胡兵兵,何旭
受保護(hù)的技術(shù)使用者：恒輝信達(dá)技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6