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数据分析模型对航空监测数据进行时空特征分分布特征矩阵来对航空监测数据集进行自注意并且额外添加传感器数据本身的时序性变化分2在当前监测时间点获取航空监测数据集，航空监测数据集包括飞将当前监测时间点获取的航空监测数据集和前N_1个检测时间点获取的航空监测数据航空监测数据分析模型包括空间分布特征提取层、空间特征时序分析特征时序分析层用于基于空间分布权重矩阵对对应的航空监测数据集进行自注意力机制将航空监测数据集中的每一行视为特征节点，并在任意两个特征节点之间构建特征针对对应的空间分布权重矩阵和航空监测数据集，将航空监测数将所有强化航空监测数据集进行时序分析，以输出时序分析图，3获取若干份航空监测数据分析训练样本，航空监测数据分析训练样本包括N份按照时航空监测数据集获取模块，用于在当前监测时间点获取航空监据集包括飞行器不同部位的若干个传感器数据，且航空监测数据集以矩阵的形式进行储航空监测数据分析模块，用于将当前监测时间点获取的航空监测数据集和前N_1个检航空监测数据分析模型包括空间分布特征提取层、空间特征时序分析特征时序分析层用于基于空间分布权重矩阵对对应的航空监测数据集进行自注意力机制4将当前监测时间点获取的航空监测数据集和前N_1个检测时间点获取的航空监测航空监测时序分析数据集中的每个航空监测数据集进行处理，以输出空间分布特征矩阵；5空间特征时序分析层用于基于空间分布权重矩阵对对应的航空监测数据集进行自注意力据集记为空间分布特征矩阵。其中D为航空监测数据集的水平维度大小，T为矩阵转置获取若干份航空监测数据分析训练样本，航空监测数据分析训练样本包括N份按6航空监测数据分析模块，用于将当前监测时间点获取的航空监测数据集和前N_1航空监测时序分析数据集中的每个航空监测数据集进行处理，以输出空间分布特征矩阵；空间特征时序分析层用于基于空间分布权重矩阵对对应的航空监测数据集进行自注意力7将当前监测时间点获取的航空监测数据集和前N_1个检测时间点获取的航空监测间特征时序分析层用于基于空间分布权重矩阵对对应的航空监测数据集进行自注意力机时序向量，对航空监测时序分析数据集中的每个航空监测数据集进行自注意力机制处理，抑制冗余特征的影响，提升航空监测数据分析的准确率和泛用性；时序特征分析层基于[0018]通过空间分布特征提取层对航空监测时序分析数据集中的每个航空监测数据集8航空监测度矩阵为对角矩阵，且对角线上的数据为每个特征节点对应的连接特征边的数t次迭代的图卷积权重矩阵；其中D为航空监测数据集的水平维度大小，T为矩阵转置获取若干份航空监测数据分析训练样本，航空监测数据分析训练样本包括N份按9器数据；需要说明的是，相邻两个监测时间点之间的时间间隔由开发人员确定，一般为航空监测数据分析模块，用于将当前监测时间点获取的航空监测数据集和前N_1监测时序分析数据集送入航空监测数据分析模型进行处理，输出航空监测数据分析标签，航空监测时序分析数据集中的每个航空监测数据集进行处理，以输出空间分布特征矩阵

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