摘要
本申请涉及人工智能领域,公开了人工智能AI服务的处理方法及设备,所述方法包括以下步骤:S1、判断是否发生环境变化;S2、调整迁移策略和学习率;S3、生成候选策略,并优化迁移策略;S4、进行智能资源调度;S5、对自适应迁移学习机制、协同优化算法和资源调度进行调整,所述设备包括:数据采集模块、环境变化感知模块、自适应迁移学习模块、多层次协同优化模块、智能资源调度模块和实时反馈模块。通过自适应迁移学习与多层次协同优化的技术方案,达到了实时根据环境变化调整系统学习策略的效果。与现有技术中依赖静态模型的方案相比,本发明能够快速适应新环境,提高了系统的响应速度和学习效率,避免了模型过于固定的问题。
技术关键词
协同优化算法
迁移学习模型
多层次
数据采集模块
进化算法
机制
数据分布
迁移学习策略
资源调度策略
更新模型参数
调度算法
实时数据
指标
动态
度量
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模糊PID算法
物料烘干系统
遗传算法优化
闪蒸干燥机
数据采集模块
网络节点分类方法
邻居
节点特征
矩阵
多层感知机
储能容量配置方法
分布式能源发电
长短期记忆网络
设备老化
表达式
实时监测系统
淡水
深度学习模型训练
长短期记忆网络
数据处理模块