CN119004358B 一种基于大模型的舰船航迹预测系统及方法 （北京瞰天科技有限公司）_第1页
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US2024232648A1,2024.07.11一种基于大模型的舰船航迹预测系统及方法本发明公开了一种基于大模型的舰船航迹据分别进行特征提取，输出融合的环境感知特征；基于融合的环境感知特征构建异常检测模预测模型；将个性化预测模型与实时数据相结2基于融合的环境感知特征构建异常检测模型，将融合的环境感知特建立安全决策辅助系统，将预测航迹与航行规则进行对比，当预测设定元学习结构由一个共享的基础模型和一系列任务的子模设定每艘舰船为k，然后构建一个子模型，通过历史舰船航迹数据kk)表示舰船k在纯净特征Zk和预测P下的可靠性度量，P表示基础模型的预3采用加权平均的方式将提取得到的文本特征、航迹特征、环境条4k6.一种基于大模型的舰船航迹预测系统，基于权采集模块，负责通过多渠道收集多模态数据；所述多模态数据，包括5设定元学习结构由一个共享的基础模型和一系列任务的子模设定每艘舰船为k，然后构建一个子模型，通过历史舰船航迹数据kk)表示舰船k在纯净特征Zk和预测P下的可靠性度量，P表示基础模型的预7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存处理器执行时实现权利要求1～5任一所述的基于大模型的舰船航迹预测方67[0025]采用离散傅里叶变换对环境条件数据进行频谱分析，设定在时间t的气象数据为[0028]采用卷积神经网络CNN对传感器数据进行特征提取，设定传感器数据的二维矩阵于融合的环境感知特征构建异常检测模型，将融合的环境感知特征向量输入异常检测模8i态分布函数，表示计算整个偏差空间内的正态分布的概率密度9洋环境下舰船航迹预测的准确性与安全性问题，旨在提升舰船航行的智能化水平和安全[0096]采用离散傅里叶变换对环境条件数据进行频谱分析，设定在时间t的气象数据为[0099]采用卷积神经网络CNN对传感器数据进行特征提取，设定传感器数据的二维矩阵i[0114]设定元学习结构由一个共享的基础模型和一系列任务的间内的正态分布的概率密度总和；[0150]本实施例还提供一种计算机设备，适用于基于大模型的舰船航迹预测方法的情的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(StaticProgrammableRead－OnlyMemory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammableReadOnlyMemory,简称EPROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRed-

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