一种基于Transformer模型的自动化数据处理与分析方法

本发明公开了一种基于Transformer模型的自动化数据处理与分析方法，S1、收集原始数据并进行预处理；S2、利用DiffiT模型对预处理后的数据进行分层编码，生成潜在特征表示；S3、分析潜在特征表示对应的数据分布特征，生成动态噪声调度参数；S4、通过多轮扩散迭代生成反映数据各层次特征的最终的多尺度特征表示；S5、构建正负样本对，采用对比学习策略进行预训练；S6、采用梯度下降算法对预训练后的DiffiT模型进行微调；S7、根据微调后DiffiT模型的输出生成数据处理与分析结果。本发明能够在数据处理与分析中提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。