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動態預測補償替代標準PID反饋這個方向，確實可以走通。
不過這一點，之前可沒人做到過！
全世界都沒有！！！
“框架內的狀態轉移模型，你打算怎麼解決訓練數據覆蓋麵的問題？”
陳望山問。
林決臉上帶著自信的笑容，
“先用水木的實驗室跑兩個月的噪聲數據。”
陳望山愣了一下。
水木的光學平台比北大這套還老一代，數據積累時間更長......
確實更加好用。
但問題是.......
林決怎麼會知道這個！？
想到這裡，陳望山忍不住轉頭看了許淵一眼。
然後便見許淵忽然抬頭看著天花板，仿佛上麵有什麼有趣的東西一般。
陳望山搖了搖頭，沒去計較許淵的這點小心思，
“用水木的數據做預訓練，用北大的做實時校正，兩者工況不同，反而能讓模型學到更魯棒的噪聲特征.......可行確實可行，”
說到這裡，他頓了頓，
“那林決，模型在未知工況下的預測置信度呢？這個你打算怎麼做？”
林決聽到這個問題輕輕一笑，似乎已經提前在這裡等著他了，
“目前的話.....
打算先用貝葉斯方法，給每個預測輸出貼一個置信度標簽，
置信度低於閾值的，退化為常規PID兜底，問題解決了再切回預測模式。”
“當然了，這隻是其中一種方法。”
“還可以用集成學習，同時跑多個預測模型做投票，不過那個計算開銷更大，能不能落地要看實驗平台的算力餘量。”
陳望山點頭表示讚賞。
他越聽，越覺得自己學生厲害。
在現有條件這麼苛刻的情況下.....
如果能把這套框架填滿，幾乎等於靠一己之力......
把華夏在精密光學設備上和頂尖水平的差距拉平！
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