一种用于动态脉冲星数据分析的增量学习方法和系统

本发明提出一种用于动态脉冲星数据分析的增量学习方法和系统。用于改进脉冲星识别的准确性和效率，并解决脉冲星候选数据中的数据漂移问题。首先，通过多源数据集成和特征工程技术对脉冲星数据进行预处理，以提取关键特征并增强模型的输入质量。接着，利用初始贝叶斯神经网络进行基础模型训练，确保模型在多种数据环境下的适应性和稳定性。为了应对数据动态变化的挑战，本发明采用增量学习策略，使模型能够在接收新数据时实时更新，不需要重新训练整个网络，从而显著提高学习效率和实时性。此外，通过引入模型不确定性评估，进一步优化和调整模型参数，确保识别过程的准确性与可靠性。