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          • 本發(fā)明提出一種基于樣本回放的AUV故障診斷方法、介質(zhì)、設(shè)備,涉及AUV故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取多傳感器采集的AUV的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,得到初始樣本;根據(jù)初始樣本對(duì)擾動(dòng)的魯棒性,基于彩虹存儲(chǔ)器從初始樣本中選擇回放樣本進(jìn)行存儲(chǔ)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于特征選擇的電力系統(tǒng)狀態(tài)辨識(shí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取初始特征數(shù)據(jù)集;利用第一特征選擇算法對(duì)初始特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征篩選,得到第一特征值;通過(guò)自適應(yīng)時(shí)序綜合方法,將不同時(shí)間切片的第一特征值綜合為第二特征值,得到子特征...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種輸變電設(shè)備故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取輸變電設(shè)備的多模態(tài)診斷數(shù)據(jù),所述多模態(tài)診斷數(shù)據(jù)包括振動(dòng)診斷數(shù)據(jù)和聲學(xué)診斷數(shù)據(jù);將振動(dòng)診斷數(shù)據(jù)和聲學(xué)診斷數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)故障診斷模型,所述預(yù)設(shè)故障診斷模型包括第一故障診斷通道和...
          • 基于遺忘學(xué)習(xí)算法的長(zhǎng)尾識(shí)別數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng),該方法首先獲取原始長(zhǎng)尾識(shí)別數(shù)據(jù)集,并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到遺忘數(shù)據(jù)集和非遺忘數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)集合;然后基于遺忘數(shù)據(jù)集和非遺忘數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)集合,構(gòu)建遺忘損失函數(shù);最后基于遺忘損失函數(shù),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦供電系統(tǒng)電壓暫降風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于煤礦供電系統(tǒng)電壓暫降風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,包括定義電壓暫降參數(shù)并獲取敏感設(shè)備數(shù)據(jù);分析工業(yè)過(guò)程的PIT,構(gòu)建全過(guò)程電壓暫降耐受力曲線(xiàn);基于HAZOP方法進(jìn)行電壓暫降偏離下的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦供電系統(tǒng)多場(chǎng)景建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于電力系統(tǒng)場(chǎng)景建模技術(shù)領(lǐng)域,包括建立主電路拓?fù)洌瑯?gòu)建含自定義模塊的仿真模型;配置設(shè)備參數(shù),導(dǎo)入現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)負(fù)載矩陣;設(shè)置故障場(chǎng)景,通過(guò)斷路器時(shí)序精確模擬各類(lèi)電網(wǎng)故障;啟...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種電力市場(chǎng)交易用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控方法,包括以下步驟:S1:實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)電力市場(chǎng)交易行為數(shù)據(jù)及跨區(qū)域電力傳輸數(shù)據(jù);S2:基于交易行為數(shù)據(jù)提取異常交易特征指標(biāo);S3:計(jì)算各傳輸路徑的波動(dòng)系數(shù);S4:生成綜...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種狹小空間內(nèi)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)方法以及裝置,所述方法包括:構(gòu)建人體三維點(diǎn)云模型,通過(guò)所述人體三維點(diǎn)云模型擬合參數(shù)化人體模型,得到擬合后的參數(shù)化人體三維模型;通過(guò)多臺(tái)三維相機(jī)采集狹小空間內(nèi)的人體圖像;根據(jù)預(yù)設(shè)的人體姿態(tài)估計(jì)算法提取...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種兩階段電子個(gè)人劑量計(jì)劑量值識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括構(gòu)建模擬環(huán)境,并對(duì)多種型號(hào)的電子個(gè)人劑量計(jì)顯示屏拍攝照片,并對(duì)拍攝后的顯示屏照片進(jìn)行預(yù)處理和人工篩選;通過(guò)圖像標(biāo)注工具對(duì)電子個(gè)人劑量計(jì)的顯示屏有效圖像進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域標(biāo)記標(biāo)注;通...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種反應(yīng)堆異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及反應(yīng)堆安全監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集反應(yīng)堆數(shù)據(jù),并對(duì)反應(yīng)堆數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建反應(yīng)堆的運(yùn)行狀態(tài)模型,運(yùn)行狀態(tài)模型用于對(duì)反應(yīng)堆進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析,識(shí)別運(yùn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于伽馬計(jì)數(shù)的反應(yīng)堆外推臨界監(jiān)測(cè)方法,涉及反應(yīng)堆外推臨界監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在反應(yīng)堆未運(yùn)行狀態(tài)下,獲取對(duì)應(yīng)多個(gè)監(jiān)測(cè)位置的伽馬本底計(jì)數(shù)率;在反應(yīng)堆提棒達(dá)臨界過(guò)程中,采集各監(jiān)測(cè)位置實(shí)時(shí)中子計(jì)數(shù)率和伽馬計(jì)數(shù)率;獲取扣除本底后的實(shí)時(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種熔鹽儲(chǔ)熱運(yùn)行方法及系統(tǒng),涉及燃煤發(fā)電機(jī)組儲(chǔ)熱運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)優(yōu)化算法確定儲(chǔ)熱系統(tǒng)的運(yùn)行方案,以適應(yīng)電負(fù)荷的變化并提高儲(chǔ)熱系統(tǒng)的調(diào)節(jié)靈活性與效率。本發(fā)明構(gòu)建了熔鹽物性、邊界條件、儲(chǔ)熱系統(tǒng)、儲(chǔ)熱方案優(yōu)化與放熱方案優(yōu)化模型,熔鹽...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合改進(jìn)A*算法與自適應(yīng)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法與系統(tǒng),通過(guò)改進(jìn)A*算法的動(dòng)態(tài)權(quán)重機(jī)制,在障礙密集區(qū)減少冗余搜索,稀疏區(qū)增強(qiáng)路徑探索,兼顧搜索效率與路徑最優(yōu)性;結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法解決傳統(tǒng)算法收斂慢、易局部最優(yōu)問(wèn)題,同...
          • 本發(fā)明涉及一種基于單諧波系統(tǒng)矩陣的雙色磁納米粒子成像方法,包括:分別將兩種不同種類(lèi)的磁納米粒子樣品移動(dòng)至中心零磁場(chǎng)點(diǎn),施加掃描磁場(chǎng)使零磁場(chǎng)點(diǎn)掃描整個(gè)成像視場(chǎng),施加激勵(lì)磁場(chǎng)使磁納米粒子發(fā)生磁化,獲取兩種磁納米粒子樣品的磁化頻譜信號(hào);基于兩種磁...
          • 本發(fā)明涉及信號(hào)處理領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于毫米波雷達(dá)信號(hào)的降噪方法及系統(tǒng),其方法包括以下步驟:采集待去噪的毫米波雷達(dá)信號(hào);基于毫米波雷達(dá)信號(hào),構(gòu)建以多尺度Kolmogorov熵的均值與方差的比值的適應(yīng)度函數(shù);利用海星優(yōu)化搜索算法優(yōu)化變分模態(tài)分解...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的全場(chǎng)景數(shù)字構(gòu)建系統(tǒng)及方法,屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法通過(guò)多種設(shè)備分別采集培訓(xùn)直播所需的環(huán)境、人物和培訓(xùn)素材數(shù)據(jù);建立虛擬場(chǎng)景主題庫(kù),根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和培訓(xùn)內(nèi)容在虛擬場(chǎng)景主題庫(kù)中匹配合適的主題場(chǎng)景模板,根據(jù)人...
          • 本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)設(shè)備安全認(rèn)證與指紋庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于匹配博弈論的電網(wǎng)設(shè)備高效指紋庫(kù)構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括特征提取、指紋構(gòu)造、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)、博弈匹配與全局優(yōu)化流程;基于設(shè)備物理缺陷的RF畸變特征與DWT分解技術(shù),確保指紋唯一性與抗偽造能...
          • 本公開(kāi)涉及一種問(wèn)答方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待回答的問(wèn)題;對(duì)問(wèn)題進(jìn)行用途場(chǎng)景識(shí)別,得到問(wèn)題對(duì)應(yīng)的用途場(chǎng)景;根據(jù)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的用途場(chǎng)景以及問(wèn)題對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義內(nèi)容,從預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中確定目標(biāo)知識(shí)條目;通過(guò)推理模型對(duì)...
          • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)注意力機(jī)制的視頻問(wèn)答方法和系統(tǒng),方法包括:獲取視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù);文本數(shù)據(jù)至少包括:?jiǎn)栴}文本和視頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的描述文本;分別從視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)中提取視覺(jué)特征和文本特征,并對(duì)視覺(jué)特征進(jìn)行投影,與文本特征對(duì)齊;基于注意力...
          • 本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)融合數(shù)據(jù)空間降尺度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取第一地形數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù),通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)上采樣操作將第一氣象數(shù)據(jù)提升為第二氣象數(shù)據(jù);分別提取第一地形數(shù)據(jù)和第二氣象數(shù)據(jù)的特征;基于動(dòng)...
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