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摘要：本申请提供一种基于人工智能的北斗定位信息处理方法及系统，通过对比第一和第二训练北斗定位事件序列的事件规模，并据此确定子序列的提取数量，有效解决了数据不平衡问题，使得训练数据更具代表性，从而提升了模型的泛化能力。通过对训练数据进行合理分割和提取，形成目标样例学习数据序列，进而对北斗定位异常诊断网络进行参数优化，这种方式不仅提高了模型的训练效率，同时也大幅提升了异常诊断的准确性。利用优化后的北斗定位异常诊断网络，可以对候选北斗定位事件进行快速、准确的异常诊断，生成的异常缺陷诊断数据能有效表征候选北斗定位事件的异常缺陷标签，为后续的故障排查和修复提供了支持。
主权项：1.一种基于人工智能的北斗定位信息处理方法，其特征在于，应用于北斗定位平台系统，所述方法包括：获取第一训练北斗定位事件序列和第二训练北斗定位事件序列，所述第一训练北斗定位事件序列和所述第二训练北斗定位事件序列的异常缺陷标签不同，所述第一训练北斗定位事件序列的事件规模大于所述第二训练北斗定位事件序列的事件规模；将所述第一训练北斗定位事件序列分为多个训练北斗定位事件子序列，基于所述第一训练北斗定位事件序列的事件规模和所述第二训练北斗定位事件序列的事件规模的事件规模比较参数，确定每个所述训练北斗定位事件子序列的提取数量；基于所述提取数量对每个所述训练北斗定位事件子序列进行事件提取，输出第三训练北斗定位事件序列，并基于所述第三训练北斗定位事件序列和所述第二训练北斗定位事件序列生成目标样例学习数据序列，所述第三训练北斗定位事件序列的事件规模和所述第二训练北斗定位事件序列的事件规模的事件规模比较参数小于设定比较参数；基于所述目标样例学习数据序列对北斗定位异常诊断网络进行参数优化，生成优化后的所述北斗定位异常诊断网络；基于优化后的所述北斗定位异常诊断网络对候选北斗定位事件进行异常诊断，生成所述候选北斗定位事件的异常缺陷诊断数据，所述异常缺陷诊断数据表征所述候选北斗定位事件的异常缺陷标签。
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百度查询： 韶山邦盛北斗科技有限公司 基于人工智能的北斗定位信息处理方法及系统
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