多尺度数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本发明公开了一种多尺度数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：根据预先采集的多尺度数据样本，构建第一多尺度数据集；对第一多尺度数据集进行频率特征提取，构建第一频率特征集；根据第一频率特征集，构建神经网络，通过神经网络对第一多尺度数据集进行数据拟合，以对神经网络进行频率自适应优化，得到最终的神经网络模型；采用神经网络模型对待处理的多尺度数据进行处理，得到数据处理结果；本发明基于数据集整体的频率特征进行神经网络的构建和自适应优化，可以提升神经网络模型在多尺度数据上的表达能力，同时降低计算量，提升数据处理效率，从而可以减少运算压力，提升运算速度。