可解释性稀疏多专家系统

本发明公开了可解释性稀疏多专家系统，涉及模式识别领域，该系统包括：多层线性专家模型、特征选择门控网络和输出节点；通过特征选择门控网络计算输入特征的归一化权重，并结合多层线性专家模型的输出结果生成最终预测值；系统采用特征选择误差函数优化，自动剔除无关特征，实现稀疏化，提高系统可解释性和预测准确性；本发明适用于自然语言处理、计算机视觉、多模态分析等领域，尤其在需要高解释性分析的场景中具有显著优势，简化了模型结构，提升了透明度与计算效率。