一种模型训练方法、瞬变源的识别方法、装置及电子设备

专利主权项内容

1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取各历史时序数据，针对每个历史时序数据，该历史时序数据用于表征该历史时序数据对应的天体的亮度随时间的变化关系；针对每个历史时序数据，对该历史时序数据进行预处理，得到该历史时序数据对应的处理后时序数据，并将该历史时序数据对应的处理后时序数据与其他历史时序数据对应的处理后时序数据进行拼接，得到拼接后数据；对所述拼接后数据中的部分数据进行遮盖，得到遮盖后数据；将所述遮盖后数据输入到待训练的分类模型中，以使所述分类模型根据从所述遮盖后数据提取出的特征数据，预测所述遮盖后数据中被遮盖的数据以及判别结果，所述判别结果用于表征所述分类模型预测出的该历史时序数据与所述其他历史时序数据是否属于同一瞬变源；以最小化预测出的所述遮盖后数据中被遮盖的数据与所述遮盖后数据中被遮盖的实际数据之间的偏差，以及最小化所述判别结果与实际判别结果之间的偏差为优化目标，对所述分类模型进行训练。