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          • 本發(fā)明公開了一種油井施工的安全監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng),屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括以下步驟:采集油井施工的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);從監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取特征,并對(duì)特征和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,獲得融合特征;通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型,對(duì)融合特征的檢測(cè)值進(jìn)行預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的單源域泛化故障診斷方法,屬于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域。該方法包括:通過編碼器提取特征,得到類相關(guān)特征和類無關(guān)特征;將類相關(guān)特征和類無關(guān)特征經(jīng)過特征級(jí)協(xié)混增強(qiáng)模塊進(jìn)行增強(qiáng);將增強(qiáng)類相關(guān)特征和增強(qiáng)類無關(guān)特征經(jīng)過解碼器的處理;對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了一種融合特征交互和動(dòng)態(tài)加權(quán)的滑坡易發(fā)性評(píng)估方法及系統(tǒng),屬于地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估領(lǐng)域,包括步驟:建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并進(jìn)行因子分級(jí);采集滑坡與非滑坡點(diǎn)樣本數(shù)據(jù),采用隨機(jī)森林評(píng)估因子重要性獲取初步權(quán)重,基于I?RF模型初評(píng)易發(fā)性;利用地理探測(cè)器...
          • 本發(fā)明提供一種壓縮空氣儲(chǔ)能硐庫圍巖形變監(jiān)測(cè)系統(tǒng),涉及硐庫圍巖技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,在硐庫壓縮空氣入口和出口區(qū)域沿管道徑向布置同心圓監(jiān)測(cè)點(diǎn),獲取應(yīng)變、位移的時(shí)序數(shù)據(jù);初步篩選模塊計(jì)算位移?應(yīng)變變化速率比,篩選出異常點(diǎn)集合A;計(jì)算模塊計(jì)...
          • 本發(fā)明涉及阻尼器監(jiān)測(cè)與異常識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阻尼器監(jiān)測(cè)異常識(shí)別方法,包括:采用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)阻尼器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并存儲(chǔ),得到原始數(shù)據(jù)集,并采用基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行濾波處理,之后聯(lián)合短時(shí)傅里葉變換...
          • 本發(fā)明提供了一種ATE設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)方法及裝置,所述方法包括:響應(yīng)于選擇指令在ATE設(shè)備中確定節(jié)點(diǎn),并通過監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集運(yùn)行中的ATE設(shè)備的第一模擬信號(hào),對(duì)第一模擬信號(hào)進(jìn)行處理,通過異常檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)處理后的第一模擬信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),從而向用戶展示AT...
          • 本發(fā)明涉及智能變電站技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種智能變電站安措校核方法及系統(tǒng)。其中,該方法包括:采集目標(biāo)智能變電站的多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并對(duì)多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣聯(lián)邦聚合得到協(xié)同特征數(shù)據(jù);基于協(xié)同特征數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)智能變電站的動(dòng)態(tài)拓?fù)鋱D譜,并對(duì)目標(biāo)智...
          • 本發(fā)明屬于面向工業(yè)信息系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于時(shí)頻空?qǐng)D網(wǎng)絡(luò)的多變量時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及裝置。所述方法包括:基于傳感器獲取的多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集,包括基于正常數(shù)據(jù)構(gòu)建的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,以及基于攻擊場景下的數(shù)據(jù)構(gòu)建的...
          • 本發(fā)明涉及材料物理化學(xué)性質(zhì)測(cè)試與分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的生物組織解剖質(zhì)量評(píng)估方法。包括:步驟1:空間配準(zhǔn)的多模態(tài)數(shù)據(jù)同步采集,通過集成光學(xué)路徑的空間配準(zhǔn)裝置,在同一坐標(biāo)系下同步采集數(shù)據(jù);基于坐標(biāo)映射關(guān)系,將力學(xué)分布圖及...
          • 本發(fā)明涉及潛水監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法有效對(duì)潛水員進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)的問題,提供了一種基于數(shù)據(jù)融合分析的潛水員安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取潛水員的實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)和所處的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù);對(duì)所述實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到用于反映當(dāng)前環(huán)境...
          • 本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的生豬屠宰線智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括:采集子系統(tǒng),用于對(duì)多個(gè)加工工位的生豬個(gè)體進(jìn)行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集,得到多源融合數(shù)據(jù)集;建立子系統(tǒng),用于建立跨工位特征關(guān)聯(lián)矩陣;匹配子系統(tǒng),用于進(jìn)行當(dāng)前工...
          • 本申請(qǐng)的一種港機(jī)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的通道權(quán)重分配方法及裝置,該方法包括:多個(gè)傳感器經(jīng)Modbus和CAN協(xié)議傳輸振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行FFT變換生成能量譜分布;基于該分布,用小波包分解確定主要特征頻段,并建立其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通道的關(guān)聯(lián);依此關(guān)聯(lián),用多...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于邊緣計(jì)算的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng),方法包括獲取異構(gòu)數(shù)據(jù)流并進(jìn)行數(shù)據(jù)類型識(shí)別和數(shù)據(jù)特征提取,得到原始特征集合;根據(jù)原始特征集合,統(tǒng)一特征維度和調(diào)整時(shí)間基準(zhǔn),得到時(shí)序矢量數(shù)據(jù);根據(jù)時(shí)序矢量數(shù)據(jù),填補(bǔ)缺...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的報(bào)警信息關(guān)聯(lián)處理方法,所述報(bào)警信息關(guān)聯(lián)處理方法包括:獲取報(bào)警信息并對(duì)所述報(bào)警信息進(jìn)行預(yù)處理;基于人工智能算法對(duì)報(bào)警信息的不同報(bào)警項(xiàng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,構(gòu)建所述報(bào)警項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則;所述關(guān)聯(lián)規(guī)則用于表征報(bào)警項(xiàng)的出現(xiàn)之間...
          • 本發(fā)明公開了基于多源薪酬數(shù)據(jù)整合的動(dòng)態(tài)權(quán)限管理系統(tǒng)及方法,涉及薪酬數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:采集來自多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的角色名稱、權(quán)限邊界及操作粒度信息,基于字段級(jí)語義標(biāo)注方式,生成結(jié)構(gòu)化的角色語義本體詞條;將待映射角色按照權(quán)限維度進(jìn)行拆...
          • 本發(fā)明公開了一種面向自回歸語言模型訓(xùn)練過程的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)量化方法,包括:對(duì)原始訓(xùn)練文本集執(zhí)行增強(qiáng)成員數(shù)據(jù)劃分處理,通過優(yōu)化函數(shù)生成包含成員、非成員及關(guān)鍵的邊界文本的三元分區(qū)文本集;針對(duì)每個(gè)文本,利用目標(biāo)模型從前向推理、反向傳播和狀態(tài)演化三個(gè)...
          • 本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療數(shù)據(jù)溯源與隱私保護(hù)審計(jì)方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)溯源技術(shù)領(lǐng)域,基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療數(shù)據(jù)溯源與隱私保護(hù)審計(jì)方法的具體步驟包括:步驟一、構(gòu)建聯(lián)盟鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)體系,計(jì)算節(jié)點(diǎn)的初始質(zhì)量值,迭代得到節(jié)點(diǎn)的最終質(zhì)量值,步驟二、設(shè)置異...
          • 本發(fā)明涉及屬于人工智能輔助石材加工領(lǐng)域,針對(duì)石材加工中無法有效處理帶有缺陷石材板材的問題,本發(fā)明提出一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的石材缺陷區(qū)域排版方法及系統(tǒng),包括:采集石材圖像并通過深度學(xué)習(xí)模型精確識(shí)別缺陷區(qū)域;建立特征空間坐標(biāo)系統(tǒng),將缺陷區(qū)域進(jìn)行向...
          • 本發(fā)明提供基于應(yīng)變能分析的三明治結(jié)構(gòu)電池包底護(hù)板吸能評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及動(dòng)力電池包防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,包括制備層疊三明治結(jié)構(gòu)底護(hù)板;計(jì)算復(fù)合材料蒙皮、泡沫芯材、內(nèi)嵌鋼板的單位體積應(yīng)變能;基于赫茲接觸理論確定變形區(qū)域體積;通過疊加積分得到總吸收能量...
          • 本發(fā)明公開了一種防爆充電機(jī)用集成熱管理系統(tǒng),涉及充電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:步驟S100三維熱場建模:利用激光雷達(dá)與溫度傳感器陣列獲取熱源點(diǎn)云,結(jié)合有限元分析構(gòu)建三維熱管理模型。通過三維熱場建模優(yōu)化液冷管路布局(熱流密度均勻性誤差≤10%...
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