一种基于规则与学习混合模型的动态数据分类方法

本发明公开了一种基于规则与学习混合模型的动态数据分类方法，包括如下步骤：S1、实时采集多源输入数据，并进行预处理；S2、构建规则与学习混合模型，将预处理数据输入规则与学习混合模型进行分类；S3、基于改进双重注意力机制自适应调整规则模型和学习模型在不同数据分布下的权重，优化初步分类结果；S4、当检测到数据分布发生变化时，规则与学习混合模型调整规则集合，优化分类结果；S5、将规则与学习混合模型应用于实际分类任务，并在运行过程中更新规则模型和学习模型。本发明采用强化学习和改进双重对比学习，实现规则与学习混合模型的动态数据分类，具备自适应性强、泛化能力高和分类精度稳定的优点。