摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体为一种基于多模态融合的标准化检测结果校准方法,包括,通过对不同模态数据进行高精度时空同步与标准化,利用时间戳对齐、互相关函数及IMU动态补偿,通过采用局部异常因子算法结合动态参数调整,并利用多模态数据内在关联性进行交叉验证,构建并持续优化高置信度的系统状态表示模型,采用贝叶斯在线学习框架实现模型参数的实时辨识与自适应校准;还包括多传感器交叉验证与残差分析进行闭环再校准,通过强化学习代理生成最优行动序列,实现对被监测对象关键指标的精准预测,并能针对特定事件进行瞬时校准与情境化预测,全面提升了系统监测的智能化水平和维护效率。
技术关键词
多模态
校准方法
强化学习代理
在线参数辨识
模态传感器
模型预测控制技术
深度神经网络
模拟退火优化
数据关联规则
温度随时间变化
学习历史数据
系统状态变化
数据显示设备
动态
分层强化学习
模式匹配算法
时间同步