Ce réseau neuronal entièrement connecté adopte une architecture sérielle hiérarchique, comprenant cinq couches principales : une couche d'entrée, trois couches cachées et une couche de sortie. La structure globale est la suivante : Couche d'entrée (3D) → Couche cachée 1 (512D) → Couche cachée 2 (512D) → Couche cachée 3 (256D) → Couche de sortie (200D) Chaque couche a un rôle fonctionnel clair, formant un pipeline complet de traitement des caractéristiques de "expansion des caractéristiques → approfondissement des caractéristiques → affinement des caractéristiques → mappage cible" : 1. Couche d'entrée : Reçoit les caractéristiques d'entrée 3D normalisées et prétraitées, effectue la conversion du format des données et fournit une base pour le mappage ultérieur des caractéristiques. 2. Couche cachée 1 (Couche d'expansion des caractéristiques) : Met en œuvre le mappage d'une entrée 3D de faible dimension vers un espace de caractéristiques 512D de haute dimension, en développant pleinement l'espace des caractéristiques et en explorant les informations de corrélation potentielles des paramètres d'entrée. 3. Couche cachée 2 (Couche d'approfondissement des caractéristiques) : Maintient l'espace de caractéristiques 512D de haute dimension, renforce l'interaction des caractéristiques par un mappage profond et extrait davantage les caractéristiques essentielles liées à la séquence de contraintes. 4. Couche cachée 3 (Couche d'affinement des caractéristiques) : Réduit les caractéristiques 512D à 256D, élimine les informations de caractéristiques redondantes, se concentre sur les caractéristiques efficaces essentielles et fournit une entrée de caractéristiques de haute qualité pour la couche de sortie. 5. Couche de sortie : Mappe les caractéristiques essentielles 256D à 200D, produit les résultats de prédiction correspondant à la séquence de contraintes réelle et effectue la sortie cible de la tâche de régression. Un schéma du réseau neuronal connecté est dessiné sur la base de la description ci-dessus.
