本发明涉及数据处理和模拟训练，尤其涉及基于云计算的形态训练矫正系统及方法。
背景技术：
1、云计算形态训练矫正系统是一种利用云计算技术进行形态训练矫正的系统。该系统利用云计算平台的高性能计算和存储能力，对训练矫正模型进行大规模的训练和优化，从而提高形态矫正的准确性和效率。随着云计算技术的快速发展和普及，包括计算能力、存储能力和数据处理能力的提升，使得大规模数据的处理和复杂算法的运行变得更加高效和可行。深度学习和神经网络技术的发展为形态识别和矫正提供了强大的工具，可以通过大量数据的训练来提高模型的准确性和稳定性。
2、经检索，中国专利申请号为2020100583180的专利，公开了一种基于深度学习的云计算模型方法，属于人工智能和云计算技术领域，包括数据采集层、数据处理层、云计算层和服务层，数据处理层用于处理数据采集层采集的数据，数据处理层利用数据采集层采集的数据训练卷积神经网络，得到最优的卷积神经网络参数。云计算层用于辅助数据处理层，云计算层上包括服务器，服务器上部署有卷积神经网络，当数据处理层的在单位时间的计算量超过设定的阈值。上述专利中的一种基于深度学习的云计算模型方法存在以下不足：
3、上述方法中虽然利用数据采集层采集的数据训练卷积神经网络，得到最优的卷积神经网络参数，并回传至数据处理层，解决了现有技术中在高速公路路口识别车辆的型号准确率较低的问题，但是传统的卷积神经网络在处理形态数据时，可能会忽略一些重要的局部特征，导致模型的性能下降，且在处理复杂形态数据时，传统的卷积神经网络可能会出现局部信息丢失和误判的情况。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于云计算的形态训练矫正系统及方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、基于云计算的形态训练矫正系统及方法，包括数据采集存储模块、数据标注模块、模型训练模块、模型评估模块、实时监控反馈模块和用户界面模块，所述数据采集存储模块通过各项数据源采集各项形态数据，并对数据进行预处理和清洗，将采样预处理的形态数据存储到云端数据库，且数据标注模块对存储采集到的原始形态数据进行标注和标记，完成形态数据的标签化机制建设，模型训练模块使用云计算平台进行模型训练，包括构建深度学习模型、设置训练参数和模型训练和优化，模型评估模块对训练好的模型进行评估和验证，检测模型的准确性和性能，实时监控反馈模块实时监控模型训练运行状态和数据处理过程，并根据模型评估结果和实时监控的反馈，对模型进行优化和调整，用户界面模块建立用户友好界面和交互操作机制。
4、优选地：所述数据采集存储模块，其具体工作步骤如下：
5、a1：确定目标设备需要采集和存储的形态数据，通过传感器获取设备运行的各项形态数据参数；
6、a2：将采集到各项形态数据参数转化为数字化数据，并对数字化数据进行去重、缺失值处理、异常值处理、格式转换和错误修正处理；
7、a3：将处理后的数据存储到云端数据库中，在云端数据库中建立“待处理数据”的文件夹，将采集到的数据保存其中。
8、进一步地：所述数据标注模块，其具体工作步骤如下：
9、b1：通过pytorch对数据进行标注，为数据添加标签、分类和注释；
10、b2：标记数据中区别特征和关键词，将数据按照特征提取，具备相同特征的数据进行分类，同时为每个形态数据添加额外的说明和描述，让数据更加易于理解和应用；
11、b3：在标注和标记过程中，对标注标记后的形态数据进行审核和修正，确保标注标记的数据与原始数据的内容相符；
12、b4：将标注标记后的形态数据存储到各自的“待处理数据”的文件夹中，并为用户提供数据访问和应用的接口，支持用户对标注标记数据进行查询和分析。
13、在前述方案的基础上：所述模型训练模块，其具体工作步骤如下：
14、c1：选择aws云服务平台，并在平台内通过aws sagemaker创建计算环境；
15、c2：选择注意力机制模型，并将云端数据库中标注标记过的数据导入到模型架构内进行训练，训练过程中对模型参数进行调整，使模型能够更好学习导入数据的关键信息；
16、c3：在模型训练过程中，根据训练结果，调整和优化模型超参数的搜索范围，以此找到最佳的超参数组合；
17、c4：使用最佳超参数组合，在整个训练集上重新训练模型，获得最终的模型。
18、在前述方案中更佳的方案是：所述注意力机制模型，其具体算法公式如下：
19、给定一定输入序列(x1，x2，...，xn)和一个查询向量q，计算每个输入位置的注意力权重，并将这些权重加权求和以得到加权表示；
20、计算注意力分数：attention_score(q，k)＝q·k
21、其中，q为查询向量，表示形态数据中所关注的信息，k为键向量，表示用于与q进行比较，以确定哪些信息是重要的；
22、计算注意力权重：
23、其中，i表示输入位置的索引，n表示输入序列的长度；
24、计算加权表示：
25、其中，vi为值向量，表示实际包含提取和关注的信息，ai为对应位置的注意力权重。
26、作为本发明进一步的方案：所述模型评估模块，其具体工作步骤如下：
27、d1：取三组数据集，分别划分为训练集、验证集和测试集，并将训练集应用到注意力机制模型中，验证集用于调整超参数和验证模型性能上，测试集用于最终评估模型的泛化能力；
28、d2：训练好的模型对测试集中的样本进行预测，得到模型的预测结果；
29、d3：选择准确率和精确率作为评估指标，并根据测试集的真实标签和模型的预测结果，计算评估指标中的准确率和精确率；
30、d4：将测试集上的评估结果整理成可视化图表，用以展示模型的性能。
31、同时，所述实时监控反馈模块，通过设置训练损失、准确率和精确率的阈值，利用zabbix工具对模型训练的运行状态进行数据处理，监控训练指标的变化和趋势，并收集模型训练中的指标变化和性能表现，根据实时监控的反馈和模型评估结果，针对性矫正模型超参数，并在调整后进行迭代训练。
32、作为本发明的一种优选的：所述用户界面模块，用户通过将具体数据输入到系统内，系统根据训练模型对用户数据进行矫正，系统将矫正后的数据反馈给用户，用户根据反馈结果予以调整自身数据的取值，调整后继续带入系统模型中进行预测和矫正。
33、基于云计算的形态训练矫正方法，包括以下步骤：
34、s1：数据采集存储模块通过传感器对目标设备数据进行采集，并进行预处理，处理后上传云端数据库保存；
35、s2：在云端数据库中对预处理的数据进行标注标记，以将数据进行归纳归类；
36、s3：通过aws云服务平台，选择注意力机制模型，将标注标记的数据带入训练，并做模型优化调整；
37、s4：进行评估指标的选择，并在模型训练过程中，计算评估指标中的准确率和精确率，将评估结果整理成图表进行展示；
38、s5：利用zabbix工具对模型训练的运行状态进行数据处理，监控训练指标的变化和趋势，并收集模型训练中的指标变化和性能表现；
39、s6：用户通过将具体数据输入到系统内，系统根据训练模型对用户数据进行矫正，系统将矫正后的数据反馈给用户。
40、本发明的有益效果为：
41、1.该基于云计算的形态训练矫正系统及方法，注意力机制能够帮助模型集中注意力在输入数据中的重要部分，通过调整模型参数，可以使模型更有效地学习和理解输入数据中的关键信息。这有助于提高模型在任务上的表现和准确率；通过对模型参数进行调整和优化，可以改善模型的泛化能力和性能。模型在训练过程中能够更好地适应数据特征和复杂性，从而在未见过的数据上表现更好；通过云端数据库导入数据，可以充分利用云计算平台的计算资源，加速模型训练和优化过程。同时，云端存储和处理能力可以支持大规模数据的管理和训练需求。
42、2.该基于云计算的形态训练矫正系统及方法，引入注意力机制模型，在处理序列数据和结构化数据等任务中能够更好地关注数据中的重要部分，提高模型的性能和泛化能力；注意力机制可以使模型更加关注输入数据的关键信息，忽略噪声和无用信息，从而提高模型的表现和准确率；通过计算注意力权重，模型可以在不同的数据结构中关注不同的部分，从而提高模型的适应性和泛化能力，且可以在保持准确率的同时，降低模型的计算复杂度和参数数量，根据每个输入数据点的不同特征和上下文信息进行个性化学习。通过调整注意力机制的参数，可以使模型更加精确地适应数据中的变化和模式。
43、3.该基于云计算的形态训练矫正系统及方法，通过对采集到的形态数据进行预处理和清洗，可以去除数据中的噪声和错误，提高数据的质量和可靠性；且将处理后的数据存储到云端数据库中，可以实现数据的集中管理和安全存储，便于后续的访问和分析；在云端数据库中建立“待处理数据”的文件夹，可以方便地管理和处理采集到的数据，为后续的数据分析和应用提供便利；通过数字化数据的处理，可以提高数据的处理效率和准确性，避免手工处理数据时产生的错误和漏洞；云端数据库具有灵活性和可扩展性，可以根据需要随时增加或减少存储容量，以应对不同的数据需求。
44、4.该基于云计算的形态训练矫正系统及方法，通过对数据进行标注和标记，可以为数据添加标签、分类和注释，从而提高数据的质量和可靠性；通过区分特征和关键词，将数据按照特征提取，并为每个形态数据添加额外的说明和描述，可以方便用户对数据进行管理和应用；通过标注和标记过程中的审核和修正，可以确保标注标记的数据与原始数据的内容相符，避免数据处理时的错误和漏洞，提高数据处理的效率和准确性；将标注标记后的形态数据存储到各自的“待处理数据”的文件夹中，并为用户提供数据访问和应用的接口，可以方便用户对数据进行存储和访问，支持用户对标注标记数据进行查询和分析。
45、5.该基于云计算的形态训练矫正系统及方法，通过在未见过的测试集上评估模型，可以确认模型不仅在训练数据上表现良好，也能够在新的数据上保持较高的性能。这对于实际应用中的模型至关重要，确保模型在不同数据集上的一致性和稳定性；通过分析模型在测试集上的表现，可以识别模型的系统性偏差和不足之处；评估和验证的过程可以为进一步调整模型的超参数和架构提供指导；且评估结果可以为后续的决策提供有力支持；系统的评估和验证可以快速反馈模型的表现，帮助开发者在早期发现问题并进行调整，减少反复试错的时间，提高开发效率。
1.基于云计算的形态训练矫正系统，包括数据采集存储模块、数据标注模块、模型训练模块、模型评估模块、实时监控反馈模块和用户界面模块，其特征在于，所述数据采集存储模块通过各项数据源采集各项形态数据，并对数据进行预处理和清洗，将采样预处理的形态数据存储到云端数据库，且数据标注模块对存储采集到的原始形态数据进行标注和标记，完成形态数据的标签化机制建设，模型训练模块使用云计算平台进行模型训练，包括构建深度学习模型、设置训练参数和模型训练和优化，模型评估模块对训练好的模型进行评估和验证，检测模型的准确性和性能，实时监控反馈模块实时监控模型训练运行状态和数据处理过程，并根据模型评估结果和实时监控的反馈，对模型进行优化和调整，用户界面模块建立用户友好界面和交互操作机制。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述数据采集存储模块，其具体工作步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述数据标注模块，其具体工作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述模型训练模块，其具体工作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述注意力机制模型，其具体算法公式如下：
6.根据权利要求1所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述模型评估模块，其具体工作步骤如下：
7.根据权利要求1所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述实时监控反馈模块，通过设置训练损失、准确率和精确率的阈值，利用zabbix工具对模型训练的运行状态进行数据处理，监控训练指标的变化和趋势，并收集模型训练中的指标变化和性能表现，根据实时监控的反馈和模型评估结果，针对性矫正模型超参数，并在调整后进行迭代训练。
8.根据权利要求1所述的基于云计算的形态训练矫正系统，其特征在于，所述用户界面模块，用户通过将具体数据输入到系统内，系统根据训练模型对用户数据进行矫正，系统将矫正后的数据反馈给用户，用户根据反馈结果予以调整自身数据的取值，调整后继续带入系统模型中进行预测和矫正。
9.基于云计算的形态训练矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：
