基于最大均值差异数据分布差异评估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均值差异数据分布差异评估的航天器物理场预测模型构建方法，包括：获取源任务和目标任务的物理场数据集，包括物理场特征数据和对应标签；通过映射函数将源任务数据和目标任务数据映射到高维特征空间；基于最大均值差异度量源任务数据与目标任务数据之间的分布差异；优化映射函数以最小化源任务数据与目标任务数据在特征空间中的分布差异；利用映射后的源任务数据和目标任务数据进行迁移学习，构建物理场预测模型。本方法通过基于最大均值差异的数据分布差异评估方法，对源任务数据进行映射，利用迁移学习技术，有效解决了航天器物理场预测任务中训练样本不足的问题，为航天器舱内物理场的精确预测提供了可靠的技术支持。