摘要
本发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种基于AI的用户桌面交互控制装置及其方法,其中方法包括以下步骤:获取原始交互数据序列,对所述数据进行异常值检测和时间戳排序预处理,生成有序的原始交互数据序列;将所述原始交互数据序列进行时域、频域变换,并提取多尺度频率特征构建特征向量空间,用于获得特征数据,所述特征数据用于表征交互信号的时频特性;对所述特征数据进行自注意力机制处理,通过多头注意力权重矩阵和位置编码参数进行加权计算,得到上下文感知的加权特征数据;将所述加权特征数据输入长短期记忆网络,结合门控循环单元的遗忘门、输入门和输出门参数,输出时序关联的交互行为预测参数。
技术关键词
交互控制方法
意图类别
加权特征
特征向量空间
长短期记忆网络
门控循环单元
交互控制装置
桌面
分类器参数
强化学习算法
注意力机制
序列
数据处理模块
矩阵
生成上下文感知
多尺度
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风险预测模型
长短期记忆网络
保障业务连续性
资源分配
计算机程序产品
干旱预警方法
机器学习模型
遥感图像数据
气象
指数
智能水温控制方法
智能水温控制系统
控制策略
时序
长短期记忆网络
代理模型构建方法
支撑设备
SVG设备
构建机器学习模型
监督式学习
训练评估方法
资源分配模式
失重环境
眼动数据
双向长短期记忆网络