【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据生成技术，尤其涉及一种基于数据反演的跨域数据生成技术。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，深度学习等模型在众多领域取得了突破性进展。然而，这些模型的高效训练通常依赖于海量的高质量数据，以确保其泛化性和鲁棒性。在如跨场景等跨域任务中，域的变化往往导致数据分布的变化，进而导致模型在新域的性能急剧下降。仅依赖特定场景下采集的数据往往难以支撑智能模型在不同域中的有效应用。
2、在无线感知任务中，无线感知模型通过监测环境中的如wi-fi、毫米波、声波等无线信号实现无接触人员感知。无线感知模型的构建需要采集大量无线数据进行训练。现有方法依赖有限场景进行数据采集和训练，难以建模跨场景信号的传播特性，导致在新环境中出现特征失配和感知失效问题，影响模型泛化能力。但是新场景中的数据采集面临巨大挑战。需要行之有效的跨域数据生成方法。
3、在自动驾驶领域，跨域问题也是影响其鲁棒性和泛化性的关键挑战。跨域问题可能源于不同地理区域、不同道路类型、不同天气或光照条件等。其中，天气变化是跨域问题的典型表现。自动驾驶系统...
【技术保护点】
1.一种基于数据反演的零样本跨域数据生成方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，计算域文本特征向量与源域信息库中已有域信息之间的相似度si通过目标域文本特征向量与各域信息的文本描述向量的余弦相似度得到：
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，计算域文本特征向量与源域信息库中已有域信息之间的相似度si通过目标域文本特征向量与各域信息的文本描述向量的余弦相似度以及目标域文本特征向量与各域信息的信号特征向量之间的物理相似度融合得到：
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，结合扩散概率模型DDPM进行数据反演过程...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据反演的零样本跨域数据生成方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，计算域文本特征向量与源域信息库中已有域信息之间的相似度si通过目标域文本特征向量与各域信息的文本描述向量的余弦相似度得到：
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，计算域文本特征向量与源域信息库中已有域信息之间的相似度si通过目标域文本特征向量与各域信息的文本描述向量的余弦相似度以及目标域文本特征向量与各域信息的信号特征向量之间的物理相似度融合得到：
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，结合扩散概率模型ddpm进行数据反演过程中，在每个时间步引入一个独立的随机噪声分量，使得为每个时间步生成的包含了噪声的域信息是独立的，从而每个时间步采样的噪声是独立的。
5.如权利要求4所述方法，其特征在于，每个时间步...
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