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
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断方法
水电机组
多尺度特征提取
并行处理框架
振动特征
机器人动力系统
测试机器人
液压伺服阀
测试平台
机械腿
驾驶员疲劳检测方法
脑电图数据
视角
生理
噪声辅助
数字孪生模型
钻机提升系统
数字化方法
实时监测数据
仿真数据