基于最大证据对数法的航天器物理场预测模型构建方法

本发明公开了一种基于最大证据对数法的航天器物理场预测模型构建方法，包括：获取目标物理场预测任务的数据集，数据集包括物理场特征F和相应的物理场标签y，物理场特征是通过预训练模型对输入数据进行特征提取得到的；采用最大证据对数法计算物理场特征与相应标签之间的相容性，以量化各个预训练模型的可迁移性；选择相容性最大的预训练模型作为最优预训练模型；使用最优预训练模型，通过迁移学习构建最终的物理场预训练模型，利用物理场预测模型对实际任务进行预测。本方法通过计算相容性来度量预训练模型的可迁移性，基于度量结果选取合适的预训练模型，通过迁移学习辅助物理场预测模型训练，既能降低模型对样本的需求量，又能提高模型性能。