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本发明公开了一种基于小样本的发动机多流量管进气温度修正方法、装置和存储介质，方法包括以下步骤：对现有流量管的数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型；寻找与新流量管的目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，得到新流量管的修正模型。本发明将原型网络与模型微调两种方法相结合，通过将已有数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型，并寻找与目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，有以下好处：(1)节省时间和计算资源，节约人力物力成本；(2)提升了模型的准确率和泛化能力。

本发明公开了基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台，属于边缘计算技术领域，方法包括根据当前待处理数据集选取AI算法及机器学习模型；分析待处理数据集中样本与支撑样本的共性进而对机器学习模型参数进行优化，分析待处理数据集中样本的标注价值，确定高标注价值样本，基于高标注价值样本对机器学习模型进行训练；将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，对待处理数据集进行数据分析处理，并输出数据分析处理结果。本申请将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，进一步运行对应AI算法，能够提供功耗更低、实时性更高、便携性更好的数据处理结果，充分利用边缘计算设备有限的计算和存储资源，缓解了服务器的数据处理压力。