摘要
本发明涉及一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法,基于强大的通用大模型,通过自动化技术实现杆塔相关因子的权重分配和灾害评估模型的构建。首先,系统全面汇聚可能影响杆塔稳定性的各种因子,并以JSON格式进行结构化处理。接着,利用大模型的深度学习能力和逻辑推理能力,自动评估各因子的权重,进而构建一个多元输入的杆塔稳定性评估数学模型。此外,本方法采用无监督反馈学习机制,根据用户反馈不断优化模型,提高评估准确性,同时减少对标签数据的依赖。整个过程无需人工干预,实现了杆塔灾害评估的自动化、智能化,有效提升了评估效率和准确性。
技术关键词
JSON格式数据
因子权重
数据处理功能
前馈神经网络
复合材料电线杆
注意力机制
混凝土电线杆
构建数学模型
无监督
决策
杆塔信息
杆塔基础
覆冰
嵌套
系统为您推荐了相关专利信息
智能亮度调节
逻辑回归模型
模糊逻辑
多参数关联分析
能耗
分布式电源配电网
混合深度学习模型
可靠性评估方法
配电网可靠性评估
期望缺供电量
服务推荐方法
乘积量化方法
服务交互数据
文本
排序损失
陶瓷香炉
GRU模型
形态
时序特征
多头注意力机制