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          • 本發(fā)明公開了一種設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:IoT傳感器,用于監(jiān)測(cè)部件溫度、震動(dòng)頻率等參數(shù);數(shù)據(jù)處理模塊,用于對(duì)所述IoT傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲和誤差;AI模型訓(xùn)練模塊,用于訓(xùn)練AI模型,基于所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備...
          • 本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)災(zāi)害傳播與風(fēng)險(xiǎn)演化的建模方法以及裝置,涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。其中,電力系統(tǒng)災(zāi)害傳播與風(fēng)險(xiǎn)演化的建模方法包括:根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的歷史災(zāi)損數(shù)據(jù),確定目標(biāo)區(qū)域中的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn);其中,風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)包括風(fēng)險(xiǎn)擾動(dòng)源節(jié)點(diǎn)、設(shè)備故障節(jié)點(diǎn)、...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模型優(yōu)化的高壓業(yè)擴(kuò)報(bào)裝全流程監(jiān)控系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)分析模塊,用于整合多維數(shù)據(jù)源;模型優(yōu)化模塊,采用聚類算法對(duì)歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別,生成負(fù)荷分類結(jié)果,并通過(guò)迭代優(yōu)化聚類中心以提升預(yù)測(cè)精度;業(yè)務(wù)受理模塊,基于模型預(yù)測(cè)生成預(yù)...
          • 本申請(qǐng)公開了整機(jī)銘牌規(guī)格信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,在根據(jù)整機(jī)的訂單信息確定整機(jī)所配置的電源單體的標(biāo)識(shí)的基礎(chǔ)上,獲取電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌規(guī)格信息;通過(guò)比對(duì)電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌...
          • 本發(fā)明涉及智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域,提出一種基于感性工學(xué)的文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),通過(guò)獲取目標(biāo)文創(chuàng)產(chǎn)品的基礎(chǔ)形態(tài)信息與綜合情感信息,為個(gè)性化情感需求和市場(chǎng)需求提供了有效的基礎(chǔ)信息,設(shè)計(jì)了一種情感需求分析方法,結(jié)合CRITIC分析法與熵權(quán)法進(jìn)行權(quán)重組合計(jì)...
          • 電工學(xué)、電磁學(xué)、光學(xué)等領(lǐng)域中存在繁多的弗萊明左手定則(電動(dòng)機(jī)定則)和右手定則(發(fā)動(dòng)機(jī)定則)、安培定則1和安培定則2(右手螺旋定則)、洛倫茲力、安培力等,用于判斷電流、磁場(chǎng)、作用力方向。容易導(dǎo)致學(xué)生和技術(shù)人員記憶混亂。用“電子自旋右手定則”表...
          • 本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模擬方法,包括如下步驟:建立淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型、將淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型導(dǎo)入COMSOL Multiphysics軟件并進(jìn)行淺層天然氣驅(qū)替求解過(guò)程的參數(shù)處理及設(shè)置定解條件、將不同影響因素的參數(shù)作為變量設(shè)...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)的運(yùn)用技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種臺(tái)風(fēng)與滑坡災(zāi)害耦合的高壓桿塔設(shè)施危險(xiǎn)性評(píng)估方法。本發(fā)明的有益效果在于:能夠快速分析區(qū)域內(nèi)多個(gè)具體設(shè)施的災(zāi)害危險(xiǎn)性,模擬計(jì)算結(jié)果更加貼近真實(shí)數(shù)據(jù)。
          • 本申請(qǐng)涉及一種固液兩相流場(chǎng)分析方法、裝置、仿真系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì),屬于流場(chǎng)分析技術(shù)領(lǐng)域,其中,該固液兩相流場(chǎng)分析方法包括:構(gòu)建固液兩相流場(chǎng)模型,根據(jù)所述固液兩相流場(chǎng)模型中流體與剛體的距離將所述固液兩相流場(chǎng)模型劃分為多層網(wǎng)格模型;根據(jù)所述固...
          • 本申請(qǐng)公開了一種核電用支吊架的優(yōu)化模型訓(xùn)練方法、結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及裝置,所述優(yōu)化模型包括拓?fù)淠P秃陀?xùn)練后的第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型,首先獲取訓(xùn)練用支吊架三維模型,將所述訓(xùn)練用支吊架三維模型輸入至所述拓?fù)淠P停玫降谝恢У跫苋S模型;其次,將所述第一支吊...
          • 本發(fā)明提供一種自動(dòng)生成理想牙弓線的方法、裝置和設(shè)備,屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)牙齒模型;獲取目標(biāo)牙齒模型中多顆目標(biāo)牙齒的寬度,所述多顆目標(biāo)牙齒中至少包括兩個(gè)門牙;根據(jù)所述多顆目標(biāo)牙齒的寬度生成前段牙弓線;獲取第一遠(yuǎn)端牙齒的第一切...
          • 本發(fā)明涉及航空結(jié)構(gòu)件加工過(guò)程裝夾力學(xué)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化及失穩(wěn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于邊緣計(jì)算的裝夾力優(yōu)化和失穩(wěn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法通過(guò)基于裝夾力學(xué)模型的裝夾力優(yōu)化方法對(duì)合理的裝夾力范圍進(jìn)行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)加工過(guò)程中裝夾失穩(wěn)在線預(yù)警,能夠有效...
          • 本發(fā)明涉及一種熱力系統(tǒng)仿真中的內(nèi)外循環(huán)計(jì)算方法,包括以下步驟:外循環(huán)計(jì)算:基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程,通過(guò)輸入已知內(nèi)循環(huán)部件的特殊參數(shù),進(jìn)行熱力平衡迭代計(jì)算,直至達(dá)到第一次外循環(huán)收斂;內(nèi)循環(huán)計(jì)算:將外循環(huán)收斂后的熱力參數(shù)作為邊界條件,...
          • 本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括基于理論經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到船舶艙室的多個(gè)噪聲預(yù)測(cè)值,從而得到目標(biāo)艙室噪聲,通過(guò)理論經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)中的物理數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,使噪聲預(yù)測(cè)值具有物理可解釋性,并...
          • 本發(fā)明涉及智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域,提出一種基于感性工學(xué)的汽車產(chǎn)品正臉設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),通過(guò)進(jìn)行情感關(guān)鍵詞提取和歸類,準(zhǔn)確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標(biāo),為個(gè)性化情感需求和市場(chǎng)需求提供了有效的基礎(chǔ)信息,設(shè)計(jì)了一種汽車正臉形態(tài)生成方法,進(jìn)行汽車正臉形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)...
          • 本發(fā)明提供一種支持復(fù)現(xiàn)的并發(fā)漏洞模糊測(cè)試方法和裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取對(duì)原始二進(jìn)制程序進(jìn)行重寫得到的目標(biāo)程序;其中,所述目標(biāo)程序包含:多個(gè)關(guān)鍵基本塊,所述關(guān)鍵基本塊的執(zhí)行順序用于:作為線程交錯(cuò)反饋信號(hào);基于所述關(guān)鍵基本塊...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生物特征的非接觸式認(rèn)證系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:生物特征采集模塊,用于采集生物特征;AI人臉識(shí)別模塊,用于利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)采集的生物特征進(jìn)行人臉識(shí)別;活體檢測(cè)模塊,用于檢測(cè)生物特征采集對(duì)象是否為活體;數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)動(dòng)模塊,連接金融...
          • 基于InSAR技術(shù)和小波分析的庫(kù)區(qū)滑坡形變預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:步驟S1.收集庫(kù)區(qū)影像數(shù)據(jù)集;步驟S2.收集相同時(shí)間區(qū)間內(nèi)的庫(kù)水位和庫(kù)區(qū)降雨數(shù)據(jù);步驟S3.將步驟S1處理獲得每期累積形變量;步驟S4.使用最小二乘法擬合,步驟S6.使用連續(xù)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種凍結(jié)幀數(shù)據(jù)的處理方法及終端,涉及故障分析技術(shù)領(lǐng)域,可以通過(guò)凍結(jié)幀參數(shù)更新信息確定多個(gè)預(yù)設(shè)凍結(jié)幀參數(shù)中異常統(tǒng)計(jì)特征更大的目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù),從而在發(fā)生目標(biāo)故障時(shí),存儲(chǔ)目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)的參數(shù)值,由于目標(biāo)凍結(jié)幀參數(shù)對(duì)應(yīng)的異常統(tǒng)計(jì)特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于PCA?IF模型識(shí)別電力計(jì)量數(shù)據(jù)異常的方法,包括以下步驟:對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理:采集電力計(jì)量裝置的電壓、電流、功率因數(shù)、環(huán)境溫度及運(yùn)行時(shí)間的多維度原始數(shù)據(jù),對(duì)缺失值進(jìn)行基于時(shí)序特征和空間關(guān)聯(lián)性的插值填補(bǔ);特征降維:利用主成分分析...
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