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摘要：本发明提出了一种基于Transformer的大规模预训练模型在情报分析与决策支持中的应用方法及应用装置。该方法通过收集多种类型的情报数据，包括视频、图像、文本和传感器数据，并对这些数据进行预处理和特征提取，利用改进的Transformer模型对预处理后的多模态数据进行训练和分析，显著提高了情报分析的效率和准确性，降低了成本，并增强了系统的灵活性和安全性。此方法能够快速处理和分析大量复杂的情报数据，适用于各种复杂和多变的情报环境，提供高效、准确的决策支持。系统的多模态数据融合和深度学习技术，使其在处理高维度和多样化数据方面表现优异，显著提升了情报分析和决策支持的整体性能。

主权项：1.一种基于Transformer的大规模预训练模型在情报分析与决策支持中的应用方法，其特征在于，包括以下步骤：多模态数据采集，包括：通过摄像头、红外线传感器、激光雷达和麦克风等设备收集情报数据，这些设备安装在无人机或固定监控装置上，以捕捉高分辨率视频、图像、热成像数据、三维点云数据和环境音频；采用多传感器融合技术，实现对数据的高精度捕捉和同步，通过边缘计算设备进行初步处理，减少数据传输延迟，确保数据的实时性和完整性；使用高精度时钟对不同设备的数据进行时间同步，确保数据在时间上的一致性；在数据采集和传输过程中，使用高级加密标准和传输层安全协议对数据进行加密，确保数据的安全性和完整性；数据预处理，包括：对收集到的数据进行清洗，去除噪声和无关信息，采用中值滤波、高斯滤波等方法对图像和点云数据进行去噪处理；将不同传感器的数据转换为统一格式，为PEG、PNG、PLY、WAV中至少一种，使用Numpy和Pandas生成特征矩阵；将不同模态的特征矩阵在特征维度上进行拼接，形成一个高维度的综合特征矩阵，这个综合特征矩阵包含所有模态数据的关键特征，为后续的深度学习模型提供了丰富和完整的数据输入；对预处理后的数据进行卷积处理，以缩小数据矩阵体积，减少计算量，并保留图像的坐标信息；采用位置编码技术，将卷积处理后的数据进行横向编码排列，然后输入到Transformer神经网络中；多模态Transformer模型训练与应用，包括：通过自注意力机制从多模态数据中提取和融合高层次特征，利用多头注意力机制增强模型对不同数据模态间复杂关系的理解；利用预处理后的多模态数据进行监督学习，定义损失函数并使用优化算法进行模型训练，更新模型参数；采用预训练和微调相结合的策略，以提高模型的泛化能力和应用效果；将新数据输入训练好的模型，生成情报分析结果，采用动态调整技术，根据实际情况自适应调整模型参数；实时情报分析，包括：通过边缘计算设备处理简单的情报分析任务，并以JSON格式返回决策建议，确保低延迟和高效响应；将复杂决策交由后端服务器进行大规模计算，利用大规模预训练模型进行深入分析，结合Prompt优化、RAG技术和知识图谱；情报生成与分发，包括：根据情报分析结果，自动生成情报报告，包括文本描述、图表和关键指标，集成自然语言生成技术；通过安全通信渠道将报告分发给相关决策者和指挥官，并通过函数调用接口将JSON格式报告发送至相关终端设备。

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