CN119760432A 一种基于频域表征学习的时序大模型构建方法及存储介质_第1页
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(12)发明专利申请(10)申请公布号CN119760432A(54)发明名称(57)摘要对原始的时间序列数据转化为频域表示，并从所述对原始的时间序列数据转化为频域表示，并从所述频域表示中提取出每个频率成分的振幅和相位使用大模型对每个所述基函数进行特征提取和表征学习，引入注意力机制，使得大模型能够自适应地聚焦对任务最为关键的频域成分大模型联合重构头和预测头进行优化，根据预设的纯频域损失函数，优化真实值与重构值在频域中的振幅和相位偏差234一种基于频域表征学习的时序大模型构建方法及存储介质56附图说明7[0065]如图3所示，图片展示了一个基于自注意力机制的神经网络结构，具体为learning和BaseFunct9对原始的时间序列数据转化为频域表示，并从所述对原始的时间序列数据转化为频域表示，并从所述频域表示中提取出每个频率成分的振幅和相位使用大模型对每个所述基函数进行特征提取和表征学习，引入注意力机制，使得大模型能够自适应地聚焦对任务最为关键的频域成分大模型联合重构头和预测头进行优化，根据预设的纯频域损失函数，优化真实值与重构值在频域中的振幅和相位偏差

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