一种经验数据的客观化建模与分析方法及系统

本发明涉及人工智能技术与数据处理技术领域，公开了一种经验数据的客观化建模与分析方法及系统，包括获取多维度人用经验数据，基于领域本体知识蒸馏与多模态张量分解，构建包含情境元特征向量的多维情境元知识网络，采用语义共振单元，结合当前情境元对数据中的模糊概念进行动态语义聚合，输出情境依赖的量化表示，基于该量化表示在潜在变量因果图谱上进行自适应推理，输出决策结果；并利用元学习机制根据外部反馈对系统进行增量优化。本发明通过构建情境元知识网络并设计语义共振单元，解决了人用经验数据中语义的模糊性与情境依赖性问题，实现了对经验数据的深层理解与精确量化，显著提升了下游智能决策的准确性与自适应能力。