摘要
本发明公开了一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法,涉及数字孪生建模技术领域,包括:通过将点云、影像与状态数据对齐,以拓扑自适应滤波与多分辨体素化、频域谐波融合与超曲面纹理激励及时延耦合模糊聚类完成预处理,构建全息熵膜驱动的跨模态脊柱网络并经图注意力生成层级令牌,输入涌浪调谐扩散变换器模型迭代去噪与焦点解码获取三维片段;在体素空间以交叉注意力核融合片段,并通过熵脉闭环自适应更新参数直至误差收敛,生成高精度数字孪生模型。通过构建谱映射与全息熵膜构建跨模态语义网络,并在自适应涌浪调谐扩散变换器框架中以焦点融合高效生成三维片段,提升跨模态语义耦合效率、生成式推理收敛速度和多片段体素融合连贯性。
技术关键词
数字孪生建模方法
设备状态数据
数字孪生模型
注意力
跨模态
语义
令牌
影像
可视化交互平台
拉普拉斯
频谱特征
三元组
模糊聚类算法
层级
时延
变换器
场景
变量
滤波