基于多模态垂直大模型技术的质量安全优化方法及系统

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基于多模态垂直大模型技术的质量安全优化方法及系统
申请号:CN202411614871
申请日期:2024-11-13
公开号:CN119130268B
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态垂直大模型技术的质量安全优化方法及系统,涉及质量安全优化系统技术领域,包括:从多模态数据源采集质量安全相关数据并预处理;通过特征和决策级融合数据;利用融合数据构建改进Transformer架构的垂直大模型,有质量特征提取和安全规则嵌入层,用自适应学习率和梯度裁剪训练;将新数据输入大模型分析质量安全状况,包括缺陷预测、风险评估和问题预警;依据分析结果,通过规则推理和强化学习生成优化建议。本发明可全面采集多模态质量安全数据并预处理。垂直大模型针对性强,准确分析质量缺陷、安全风险和潜在问题,优化建议模块结合规则和强化学习,生成有预期效果和优先级的建议,提升质量安全水平和资源利用效率。
技术关键词
多模态数据融合 贝叶斯推理方法 缺陷预测 隐马尔可夫模型 深度学习模型 生成优化建议 机器学习算法 裁剪技术 决策 风险 强化学习算法 传感器 样本 指标 实体 数据校准 缺陷类别 条件随机场模型
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