摘要
本发明属于训练数据处理技术领域,具体提供了一种力量训练智能监测与异常识别方法、系统及存储介质,方法主要包括:获取目标与实时训练参数,计算训练密度及间歇与强度耦合因子,经随机森林生成动态补偿系数和初始强度修正梯度并约束,采用注意力网络分解偏差率为趋势项和突变项,分配权重增强趋势项,根据稳定性和峰值输出效能指数及风险等级。本发明能有效解决现有技术中力量训练多采用固定参数模式,主要依据预设计划执行,难以准确评估训练效能和识别异常风险的问题,可准确评估训练效能,有效识别异常风险,显著提升训练科学性、优化训练效果,保障训练过程安全。
技术关键词
异常识别方法
训练智能
多头注意力机制
强度
随机森林模型
动态
参数
计算机程序指令
因子
效能
偏差
生成时序数据
训练数据处理
CART算法
密度
非线性
实时数据处理
风险
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显示阵列面板
结构强度需求
人工智能模型
除尘装置
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深红色荧光粉
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波长
待测参数
神经网络模型
系统故障预测方法
训练样本集
故障类别