泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构

本发明提供一种泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构，融合Gap统计量算法和BIRCH算法，以使用Gap统计量算法和BIRCH算法分别提取的域统计数据及其域统计特征和簇聚类数据及其簇特征作为训练数据集、再次由RF分类器模型训练，识别领域数据所属的领域标签，并重构训练集，在RF模型基础上构建可以识别领域数据在不同领域中的域特征的随机森林自适应领域聚类模型（RF‑ADC）并验证后投入应用。能够通过自适应领域聚类过程，数据集被自动划分为微观领域，并构建相应的领域模型。将原始数据分解为领域数据可以优化预期的预特征，从而提高模型预测的准确性和稳健性，为用户提供更好地领域分析预测服务。