摘要
本发明公开了一种基于大数据的模拟训练数据分析处理方法,属于模拟训练技术领域。包括以下步骤:构建多模态数据同步采集框架,对至少一个受训对象在模拟训练过程中的操作日志、生理信号、音视频数据进行同步采集,以此来构建时空一致的训练数据集;对训练数据集进行预处理,通过动态时间规整算法实现不同采样率数据的时间对齐,并基于知识图谱技术构建操作行为、生理反应与环境参数的关联关系网络;基于关联关系网络提取时空特征,构建基于Transformer架构的操作序列预测模型,序列预测模型以历史操作序列为输入,以未来操作状态预测结果为输出;通过变分自编码器构建历史正常行为模型,历史正常行为模型以历史操作序列为输入。
技术关键词
序列预测模型
动态时间规整算法
大数据
知识图谱技术
关系网络
特征向量空间
参数优化模型
生理反应
数据同步
多模态
训练场景
分布式存储架构
模拟训练技术
采样率
实体
编码器
画像
音视频
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