技术方案：基于跨学科任务图谱和大模型微调的智能体设计

1. 跨学科任务图谱生成

1.1 降噪与补齐

降噪

跨学科任务图谱的生成首先要对原始数据进行降噪处理，以消除不必要的干扰信息。假设原始数据为 ( D )，降噪后的数据为 ( D’ )，降噪过程可以通过以下公式表示：

[ D’ = D - Noise(D) ]

其中，( Noise(D) ) 表示从数据 ( D ) 中检测并去除的噪声部分。常用的降噪方法包括但不限于滤波器、统计异常值检测和基于机器学习的噪声过滤算法。

补齐

接下来，对降噪后的数据 ( D’ ) 进行补齐处理，以补充缺失的信息。假设补齐后的数据为 ( D’’ )，补齐过程可以通过以下公式表示：

[ D’’ = D’ + Complete(D’) ]

其中，( Complete(D’) ) 表示对降噪后的数据 ( D’ ) 进行补齐的部分。常用的方法包括插值、基于相似性的填充以及基于知识图谱的自动填补。

1.2 对齐与嵌入表示

对齐过程将补齐后的数据 ( D’’ ) 与知识图谱进行对齐，生成嵌入表示。假设知识图谱为 ( KG )，对齐后的嵌入表示