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大家讨论后，决定采用神经网络模型。他们收集了大量第三类信号的数据，作为训练集来训练神经网络。经过反复调整神经网络的结构和参数，终于取得了理想的效果。
“看，经过训练的神经网络模型对第三类信号的拟合度非常高，能够准确捕捉到信号中复杂的变化规律。”这位数学家兴奋地展示着模型的测试结果。
随着各类波动信号数学模型的建立，基于波动信号的实时监测模型也逐渐成型。
“现在，我们把各类信号模型整合起来，再结合时间序列分析模块，这个实时监测模型就能实时分析波动信号，预测能量和物质转换的状态变化了。”建模负责人说道。
为了验证模型的准确性，他们将模型应用到实际的能量和物质转换模拟场景中。
“模型开始运行，目前对波动信号的分析结果与能量和物质转换的实际状态基本相符。但在一些细节上，还存在一些偏差。”负责验证的数学家说道。
“看来还需要进一步优化模型。我们检查一下各个信号模型的参数，看看是否有需要调整的地方。特别是在不同信号类型过渡阶段，模型的表现还不够理想。”林翀说道。
数学家们再次投入到紧张的模型优化工作中。他们仔细检查每一个参数，对模型进行了多次微调。经过一番努力，模型的准确性得到了显着提高。
“优化后的模型在模拟场景中的表现非常出色，对波动信号的分析与能量和物质转换的实际状态高度吻合，无论是整体趋势还是细节变化，都能准确反映。”验证人员兴奋地汇报。
“很好，这个实时监测模型为我们精准控制能量和物质转换提供了有力工具。但我们不能满足于此，波动信号与能量和物质转换之间的联系，可能还隐藏着更深层次的秘密。数学家们，我们要继续挖掘。”林翀说道。
“林翀，我在研究波动信号与能量物质转换联系的过程中，发现一个有趣的现象。当波动信号出现某种特定的组合模式时，能量和物质转换会进入一种特殊状态，这种状态下，能量的利用效率和物质的生成质量都有显着提升。”一位数学家说道。
“这可是个重大发现！我们要搞清楚这种特定组合模式的数学特征，以及它是如何影响能量和物质转换过程的。”林翀说道。
