摘要
本发明公开了一种基于大数据的认证分析方法及系统,旨在解决高动态环境下系统输出不稳定、噪声干扰严重及多变量联动性不足的问题。通过非线性权重函数对核心输入变量进行降噪处理,实现了噪声抑制与数据完整性的动态平衡;引入递归联动调节机制,通过多变量间的实时权重分配,保证系统在快速变化场景下的稳定性和适应性;结合动态反馈控制函数,实时修正输出偏差,提升结果的精度与一致性。三种机制的深度融合形成协同效应,在噪声抑制、实时联动及输出修正方面展现显著技术优势,适用于金融风控、医疗监控及工业控制等领域。该方法整体性能超越传统技术,实现了精准降噪、动态平衡及高精度输出的综合优化。
技术关键词
变量
非线性
分析方法
因子
大数据
机器学习模型训练
核心
动态反馈控制
高动态环境
偏差
递归算法
动态场景
降噪模块
动态优化系统
噪声抑制
参数
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深度强化学习
同步方法
偏差
信道
工艺参数动态
设备状态数据
工艺参数修正
工业
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损失函数优化
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风险
子模块
企业内部业务系统
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