摘要
本发明公开了一种自主可控数字孪生治理方法及系统,包括:基于自主可控边缘计算设备采集物理实体数据并预处理;通过重要性分数外推框架对数据进行高效修剪;构建分支薛定谔桥神经网络,表达系统多路径演化特性;利用多实验方程学习增强模型泛化能力;基于国产密码算法和安全芯片构建自主可控安全框架;整合实时数据与数字孪生模型输出进行分析,实现闭环控制。本发明解决了现有数字孪生系统集中式架构效率低下、外部技术依赖严重、难以表达系统动态分歧演化特性等技术问题,实现了数据高效处理、系统动态分歧特性精准映射、模型泛化能力增强和数据主权安全保障,具有广泛的应用前景。
技术关键词
数字孪生模型
国产密码算法
数据全生命周期
生成决策建议
分支
多模态数据融合
分布式边缘
差分隐私
多路径
联邦学习技术
细粒度权限
参数
闭环控制
网络拓扑结构
方程
物理实体执行