【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，属于古生物数据分析。
技术介绍
1、20世纪中叶以前，古生物学以系统分类研究为主，因此积累了大量的文献资料与化石数据信息。而随着大数据分析与人工智能的快速发展，古生物学正在从传统的统计分析向更加复杂、多动态、多维度的分析方法转变。并且古生物多样性(biodiversity或biological diversity)的相关研究也越来越引起人们的重视。
2、古生物多样性的研究可以揭示生物圈的历史以及环境变化与多样性波动之间的关系，并可以深入了解化石记录如何为当前的生物多样性问题提供信息。生物多样性的功能和服务是可持续发展和人类福祉的基础。这些服务包括初级生产、养分循环、水和空气净化、减少温室气体排放和气候变化，以及作物授粉、食物和遗传资源供应、疾病控制以及教育、文化和精神效益。相关研究的可以丰富我们对地球生命进化机制的理解，并为我们理解全球生物多样性变化对人类进化的影响提供更多线索。
3、在当下大数据信息化的时代背景下，已经积累了丰富的化石标本数据...
【技术保护点】
1.一种基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，在区间划分方面，提出的基于统计量的区间划分、层次聚类和混合方法的多种区间划分机制，能够根据化石数据本身的特征自适应地确定最优时间窗口，对生物多样性变化的关键节点进行识别；在权重分配方面，通过特征重要性评估、贝叶斯优化，实现了数据驱动的区间权重计算。
3.根据权利要求1所述的基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，所述变点检测通过动态分析时间序列方差...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，在区间划分方面，提出的基于统计量的区间划分、层次聚类和混合方法的多种区间划分机制，能够根据化石数据本身的特征自适应地确定最优时间窗口，对生物多样性变化的关键节点进行识别；在权重分配方面，通过特征重要性评估、贝叶斯优化，实现了数据驱动的区间权重计算。
3.根据权利要求1所述的基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，所述变点检测通过动态分析时间序列方差变化，自动识别数据分布中的关键变化点，当方差变化超过自适应阈值时，自动标记为区间边界。
4.根据权利要求1所述的基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在于，所述层次聚类为灭绝事件等关键时刻提供精准识别；层次聚类从数据相似性的角度出发，通过欧氏距离和ward方法自动构建相似性矩阵并形成最优簇，能根据数据复杂度自动调整聚类层次将多维特征空间中相似的时间点归为同一区间。
5.根据权利要求1所述的基于动态机器学习联合校正模型的古生物多样性分析方法，其特征在...
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