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本发明公开了一种特种装备关重件故障预测方法及其故障预测系统，包括以下步骤：首先通过环境模拟设备模拟复杂的工作环境，再利用信息收集装置进行复杂环境下多参数并行测试；接着要对采集到的原始数据进行预处理，再针对复杂环境下原始的故障特征数据构建原始的故障特征全集，然后计算原始特征集中所有特征量的互信息，分别找到满足规则下的特征，选取最优加权特征子集，最后将得到的有用信息与历史数据进行比对融合，交由回归模型进行处理，得到包含故障特征的诊断信号，供决策系统调度；本发明针对复杂环境下关重件状态监控未知特性和多元性，将关重件故障问题的产生过程利用数据进行分析、建模和管理，从解决可见的问题到避免可见的问题。

本申请涉及一种基于动态博弈策略的多模态情感分类方法，该方法包括：获取包含图像、文本、语音的待情感分类的多模态数据，并其进行特征提取，得到多模态特征；对多模态特征进行冗余剔除处理，得到初步特征子集；在动态博弈策略的每轮博弈中，通过基于张量分解的高阶协同效应补偿机制补偿初步特征子集中各特征的贡献，得到各特征的补偿贡献度；基于各特征的补偿贡献度对各特征进行权重更新，得到各特征更新后的特征权重；基于更新后的特征权重对初步特征子集进行筛选，得到优化特征子集；进行多轮博弈，直至达到收敛条件，得到最终特征子集；将最终特征子集输入至多模态情感分类模型，输出预测的情感类别。