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与此同时，负责线性规划和动态规划模型构建的小组，针对星际科考任务和偏远星系基础建设项目收集相关数据，包括科考任务的目标、资源情况，以及基础建设项目的规划、能量需求等。
“相关数据收集得差不多了，现在根据这些数据构建线性规划和动态规划模型，寻找最优的能量分配、导航策略以及基础建设方案。”负责线性规划和动态规划模型构建的数学家说道。
在准备小规模实践应用的过程中，一个关于跨项目数据融合与协同的问题出现了。
“林翀，在星际科考任务和偏远星系基础建设项目中，超远距离能量传输和宇宙导航系统会产生大量数据。这些数据来自不同项目，格式和维度都有所不同，如何实现数据的有效融合与协同，以便更好地支持决策和优化，是个亟待解决的问题。”负责数据管理的成员说道。
林翀看向数学家们：“数学家们，跨项目数据融合与协同至关重要。大家从数学角度想想办法，如何建立统一的数据框架，实现不同数据的融合与协同分析。”
一位擅长数据融合与机器学习的数学家说道：“我们可以运用主成分分析（PCA）和因子分析等降维方法，对不同格式和维度的数据进行预处理，将其转化为统一的低维特征表示。这样既能减少数据的冗余，又便于后续的融合分析。然后，运用深度学习中的自编码器网络，学习不同数据之间的潜在关系，实现数据的融合。自编码器可以将融合后的数据编码为一个紧凑的表示，再解码还原，通过最小化重构误差来优化融合效果。在协同分析方面，我们可以运用关联规则挖掘算法，如Apriori算法，挖掘融合数据中不同变量之间的关联关系，为决策提供支持。例如，发现能量传输参数与导航精度之间的潜在关联，从而优化系统的运行策略。”
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