【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能数据处理和应用，特别是指一种泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构及其应用方法、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、不同领域的数据具有各自独特的领域特征，这些特征反映了数据的内在属性和结构。比如在地质演化过程中，具有层次结构特性，导致其演变数据集具有明显的领域特征，这些特征有助于重建未知数据集测数据集。
2、传统的数据特征挖掘和应用方式，主要还是依靠单一的机器学习算法（比如采用cnn或者rnn、rf模型等）进行特征识别和分析。比如在数据挖掘领域，特征提取是一个关键步骤，它旨在从原始数据中提取出对后续分析或模型训练有用的信息。然而，数据挖掘过程中存在多种挑战和缺点，如数据质量问题（缺失、不一致、噪声等）、隐私和安全风险、模型的复杂性、处理大数据的挑战等。这些问题可能导致特征提取的准确性和可靠性受到影响，进而影响后续分析和建模的效果。
3、因此，传统模型的数据特征只能从数据本身上进行特征识别和挖掘，将数据特征分析限定在了数据本质上，而忽视了数据领域特征的考虑。这也使得近年来，虽然许多a...
【技术保护点】
1.一种泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构，其特征在于，该融合架构，包括：
2.一种权利要求1所述的泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构的应用方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的应用方法，其特征在于，所述S1、基于领域大数据，预先构建随机森林自适应领域聚类模型（RF-ADC），包括：
4.根据权利要3所述的应用方法，其特征在于，所述按照所述领域标签，将所述领域大数据分为若干个子领域数据，包括：
5.根据权利要求3所述的应用方法，其特征在于，所述S3、合并所有领域中的所述域特征，生成对应...
【技术特征摘要】
1.一种泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构，其特征在于，该融合架构，包括：
2.一种权利要求1所述的泛领域大模型的自适应智能优化与跨域融合架构的应用方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的应用方法，其特征在于，所述s1、基于领域大数据，预先构建随机森林自适应领域聚类模型（rf-adc），包括：
4.根据权利要3所述的应用方法，其特征在于，所述按照所述领域标签，将所...
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