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          • 本發(fā)明一種用于智能電表的數(shù)據(jù)特征分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:采集目標(biāo)區(qū)域中所有用電用戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的日用電量數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理,得到相應(yīng)的日用電量時間序列和日用電量曲線;計算每個用戶相鄰日用電量曲線之間的相似度,獲取...
          • 本申請公開了一種電力的連鎖故障路徑分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及電力安全防護技術(shù)領(lǐng)域,包括基于電力系統(tǒng)的連續(xù)時間軸構(gòu)建時間窗口集合,利用所述時間窗口集合和所述電力系統(tǒng)的有序靜態(tài)快照集合構(gòu)建用于描述連鎖故障路徑的各時序圖;將各所述時序圖映射...
          • 本申請?zhí)峁┮环N跨域時序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)目標(biāo)域訓(xùn)練的目標(biāo)模型對所述目標(biāo)域的待測試時序數(shù)據(jù)進行分類,獲得所述待測試時序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果;其中,所述目標(biāo)模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標(biāo)...
          • 本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識別方法及系統(tǒng),涉及行為識別領(lǐng)域,包括對采集的多天線CSI數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到可用于人體行為識別的CSI數(shù)據(jù);通過動作捕捉得到與各類行為動作對應(yīng)的CSI數(shù)據(jù)片段;提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時域特征、頻域特征、...
          • 本發(fā)明涉及聲波透射法基樁檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基樁施工質(zhì)量實時檢測AI模型的訓(xùn)練方法、基樁施工質(zhì)量實時檢測方法及裝置。包括:在混凝土澆筑時,通過第一聲波透射法基樁檢測操作獲取第一檢測數(shù)據(jù),第一檢測數(shù)據(jù)包含現(xiàn)澆混凝土樁身在不同深度處的聲波參數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于圖學(xué)習(xí)的異常電力交易行為識別方法,包括下述步驟;數(shù)據(jù)生成:生成日負(fù)荷曲線,模擬對應(yīng)的正常與異常交易行為;數(shù)據(jù)處理:識別對應(yīng)包含當(dāng)日日負(fù)荷曲線在內(nèi)的數(shù)據(jù),將平均電價作為單位基準(zhǔn)電價,將其余交易電價標(biāo)幺化,并將需要檢測的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明涉及知識產(chǎn)權(quán)評估與人工智能應(yīng)用交叉技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于LLM特征提取和相似度匹配的專利價值量化評估方法,通過LLM對專利非結(jié)構(gòu)化文本進行深度語義特征提取,結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成綜合特征向量;基于向量空間檢索和余弦相似度匹配找到可比專利...
          • 本發(fā)明涉及智能軌道交通技術(shù)與時空數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,具體涉及一種基于動態(tài)狀態(tài)增廣網(wǎng)絡(luò)的旅客出行意圖自驅(qū)動識別方法,該方法用于從海量、匿名的軌道交通出行軌跡中,深度識別旅客潛在出行意圖與行為模式。本方法的核心在于構(gòu)建一個動態(tài)狀態(tài)增廣的軌道拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò),...
          • 本發(fā)明涉及地震勘探相關(guān)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于MFU?Net模型的地震震相拾取方法。本發(fā)明整體設(shè)計極大地提高了地震震相拾取的準(zhǔn)確性,相比傳統(tǒng)的U?Net模型,MFU?Net通過優(yōu)化跳躍連接、加強瓶頸層的關(guān)鍵特征提取能力,并解決數(shù)據(jù)集不平衡的問...
          • 本發(fā)明涉及水環(huán)境風(fēng)險監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種評估水體發(fā)生藻類水華風(fēng)險的方法。所述方法包括以下步驟:收集待評估水體的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù),包括藍藻豐度數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù);分析藍藻豐度或葉綠素a濃度與待評估水體的水質(zhì)、水文數(shù)據(jù)的相關(guān)性;篩選出與...
          • 本發(fā)明提供基于多維度指標(biāo)的智能故障自愈方法,涉及故障檢測與修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,包括過采集多源數(shù)據(jù)并進行特征工程處理,利用XGBoost分類器進行故障分類,根據(jù)故障類型結(jié)合控制器類型和服務(wù)等級特征選擇組合修復(fù)策略,并通過服務(wù)依賴圖譜優(yōu)化后執(zhí)行修復(fù)操...
          • 本申請實施例涉及數(shù)控機床主軸精度控制技術(shù)領(lǐng)域,提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。在獲取到數(shù)控機床主軸的振動信號序列后,可以對振動信號序列進行分塊處理,并對各振動信號序列塊進行局部均值分解,得到不同的信號特征,并形成不同...
          • 本申請實施例提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。獲取用于數(shù)控機床主軸的振動信號序列;將振動信號序列輸入至預(yù)先訓(xùn)練的深度時間卷積網(wǎng)絡(luò)中,由深度時間卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)控機床主軸的動態(tài)誤差所屬的誤差類別,其中,深度時間卷積網(wǎng)絡(luò)通過...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道電氣安全監(jiān)測方法及系統(tǒng);構(gòu)建調(diào)節(jié)系數(shù);將調(diào)節(jié)系數(shù)與預(yù)設(shè)的初始截斷距離的乘積作為最優(yōu)截斷距離,基于最優(yōu)截斷距離使用DPC算法對電氣設(shè)備進行異常檢測。本申請具有提高隧道內(nèi)電氣設(shè)備監(jiān)測準(zhǔn)確度的效...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于電氣設(shè)備的監(jiān)控方法及系統(tǒng),該方法將電氣設(shè)備的任一監(jiān)測指標(biāo)的實時數(shù)據(jù),以及歷史時段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)序列,根據(jù)數(shù)據(jù)序列中每個數(shù)據(jù)在不同情況下的變化規(guī)律,得到每個數(shù)據(jù)的三種異常特征值;針對任一種異常...
          • 本發(fā)明公開了一種多參數(shù)的水浴鍋防腐監(jiān)測方法、系統(tǒng)、水浴鍋及存儲介質(zhì),屬于水浴鍋技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取水浴鍋的材料數(shù)據(jù)和所述水浴鍋中目標(biāo)介質(zhì)的指標(biāo)數(shù)據(jù),所述材料數(shù)據(jù)包括:材料類型、材料厚度以及對所述材料類型在腐蝕介質(zhì)接觸下的腐蝕速率跳變值;...
          • 本發(fā)明涉及壓敏涂料技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于壓敏涂料色差識別的結(jié)構(gòu)應(yīng)力監(jiān)測系統(tǒng),系統(tǒng)包括:圖像分析模塊、頻率識別模塊、節(jié)律提取模塊、路徑對比模塊、預(yù)警判定模塊。本發(fā)明中,通過圖像色差梯度密度分析與物理響應(yīng)頻率信息的結(jié)合,實現(xiàn)色差異常區(qū)域在時間...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的電容器質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng),涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括將多源數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)矩陣,提取數(shù)據(jù)矩陣中的每一列,表示為標(biāo)量函數(shù),使用非對稱熱擴散方程模擬動態(tài)演化,計算演化后的特征場值;基于演化后的特征場值,計算特征演...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)特征的飛行器舵面故障在線探測方法,涉及飛行器故障在線探測技術(shù)領(lǐng)域,其通過實時跟蹤故障關(guān)聯(lián)參數(shù)的變化,結(jié)合統(tǒng)計檢驗和數(shù)據(jù)特征分析等手段獲得故障發(fā)生時刻、故障類型識別結(jié)果以及故障參數(shù)在線估計結(jié)果。本發(fā)明相較于直接硬件探測...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種基于軌道交通大模型數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)智能中心;所述智能中心包括:設(shè)備狀態(tài)預(yù)測模塊、韌性決策構(gòu)建模塊、資源動態(tài)平衡模塊、因果推理機制模塊和人機混合評估模塊,對特征向量進行分析,得到量化和反饋軌道安全的軌...
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