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第99章 共铸辉煌（第6页）

然后，运用Baum-Welch算法对模型进行训练，该算法是一种期望最大化（EM）算法的变体，能够在不知道隐藏状态的情况下，通过迭代的方式估计模型的参数。

在训练过程中，我们不断调整状态转移概率和观测概率，使得模型生成的数据与实际历史能量需求数据尽可能匹配。

同时，为了应对突发情况，我们可以定期更新模型，将新出现的突发情况数据纳入训练集，重新训练模型，使其能够及时适应项目中的变化。”

擅长随机过程与预测优化的数学家详细解释道。

于是，数学家们运用隐马尔可夫模型对时间序列预测算法进行优化。

负责模型训练的小组收集更详细的基础建设项目历史数据，包括设备状态、环境因素等可能影响能量需求的信息，开始运用Baum-Welch算法训练隐马尔可夫模型。

“基础建设项目的详细历史数据收集好了，现在运用Baum-Welch算法训练隐马尔可夫模型。

经过几轮训练，模型对历史数据的拟合效果越来越好，预测误差有所降低。

我们会持续关注突发情况，及时更新模型。”

负责模型训练的数学家说道。

在解决能量需求预测误差问题的同时，多技术融合系统稳定性增强工作也取得了重要进展。

“林翀，通过运用鲁棒控制理论设计鲁棒控制器，并经过遗传算法优化参数，多技术融合系统的稳定性得到了显着提升。

在模拟各种参数波动和实际应用测试中，系统都能保持稳定运行，原本出现的短暂异常现象基本消失。”

负责系统稳定性分析和鲁棒控制器设计的成员兴奋地汇报着。

林翀露出欣慰的笑容：“太好了！

这是个重要突破。

继续保持，确保系统在长期运行中都能稳定可靠。”

与此同时，对特殊区域暗物质分布的非参数统计分析成果也成功应用到宇宙导航系统的优化中。

“林翀，基于非参数统计分析得到的特殊区域暗物质分布特征，我们对宇宙导航系统进行了针对性优化。

经过在模拟特殊区域和实际飞行测试，导航系统对暗物质分布变化的适应性明显增强，定位精度有了进一步提高。”

负责宇宙导航系统优化的成员说道。

随着各项问题的逐步解决和技术的不断完善，超远距离能量传输和探索通讯信号与暗物质交互成果在小规模实践应用中取得了丰硕的成果。

星际科考队借助优化后的宇宙导航系统，更准确地探索宇宙未知区域，获得了更多有价值的科学数据；偏远星系基础建设项目在优化的能量供应策略支持下，建设进度顺利推进，能量利用效率显着提高，成本得到有效控制。

联盟与“星澜”

文明的科研团队凭借着卓越的数学智慧，在面对一个又一个挑战时，不断创新和突破，将科研成果逐步转化为实际生产力，为文明的发展注入了强大动力。

这些成果不仅提升了双方在宇宙探索和基础建设领域的能力，也为未来更广泛的合作与发展奠定了坚实基础。

在这个充满无限可能的宇宙中，联盟与“星澜”

文明的探索之旅才刚刚开始。

他们将继续携手前行，以数学为指引，不断挖掘科研成果的潜力，拓展应用领域，共同创造更加灿烂辉煌的未来，在宇宙的浩瀚篇章中谱写属于他们的壮丽史诗。

而这一切，都源于对知识的渴望、对未知的探索以及对数学这一强大工具的精妙运用。

未来，他们必将在宇宙的舞台上绽放更加耀眼的光芒，书写更多令人惊叹的传奇。

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