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          • 本發(fā)明本發(fā)明屬于市政和環(huán)境工程領(lǐng)域,涉及一種溢流污染快速響應(yīng)的控制方法,具體包括初始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型建立、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、參數(shù)更新和截流控制等步驟。本發(fā)明能夠在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)出那些測(cè)定過(guò)程較慢的水質(zhì)參數(shù),從而加快對(duì)水質(zhì)變化的監(jiān)測(cè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多輪聚類與偽標(biāo)簽更新的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法,以輻射源信號(hào)的結(jié)構(gòu)化切片為基礎(chǔ),采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測(cè),并通過(guò)多輪變化軌跡聚類與偽標(biāo)簽穩(wěn)定性判斷機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,設(shè)定偽標(biāo)簽生成的觸發(fā)條件為訓(xùn)練損失的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了面向高階結(jié)構(gòu)相似性和標(biāo)簽相關(guān)性的跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)方法,將跨模態(tài)信息輸入聯(lián)合學(xué)習(xí)框架,同時(shí)學(xué)習(xí)樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性、一致性潛在表示和哈希碼,最終生成能夠充分保留樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性的離散哈希碼;學(xué)...
          • 一種基于改進(jìn)時(shí)變數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的軸承故障診斷方法,步驟為:采集軸承的振動(dòng)加速度信號(hào);構(gòu)造不同階數(shù)的改進(jìn)時(shí)變結(jié)構(gòu)元素;確定性能優(yōu)異的數(shù)學(xué)乘積形態(tài)學(xué)算子;對(duì)采集的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理,得到一系列數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波信號(hào);從得到的數(shù)學(xué)形...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種商品陳列異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。商品陳列異常檢測(cè)方法,應(yīng)用于后臺(tái)服務(wù)器,包括:獲取電子價(jià)簽提供的價(jià)簽標(biāo)識(shí)和導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息,并根據(jù)導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息,確定電子價(jià)簽的定位信息;根據(jù)價(jià)簽標(biāo)識(shí)、定位信息以及價(jià)簽標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及微震監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于SNR信號(hào)選擇的多通道微震事件自動(dòng)分類方法,包括以下步驟:采用長(zhǎng)短時(shí)窗比算法分割微震事件各通道信號(hào)的主體部分和噪聲部分;計(jì)算各通道信號(hào)的信噪比;按信噪比排序選取前N個(gè)通道;對(duì)選取的前N個(gè)通道重采樣...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)融合的駕駛風(fēng)格分類方法和裝置。該方法包括:獲取車輛在駕駛過(guò)程中的視覺(jué)模態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)視覺(jué)模態(tài)數(shù)據(jù)和第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),確定該車輛在駕駛過(guò)程中的空間特征,該空間特征用于指示該外部環(huán)境中的多個(gè)元素以及該車輛與該多個(gè)...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)機(jī)齒輪箱異常監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到風(fēng)機(jī)齒輪箱的多個(gè)特征數(shù)據(jù);對(duì)每個(gè)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行重要性評(píng)價(jià),并按照重要性由高到低的順序,選取多個(gè)目標(biāo)特征數(shù)據(jù)形成特征數(shù)據(jù)集;將所述特征數(shù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能垃圾分類箱管控方法,包括:將所述清洗數(shù)據(jù)集與垃圾箱布局基準(zhǔn)信息進(jìn)行邏輯校驗(yàn),若檢測(cè)到數(shù)據(jù)矛盾則觸發(fā)規(guī)則庫(kù)修正機(jī)制,生成整合數(shù)據(jù)集;對(duì)所述整合數(shù)據(jù)集執(zhí)行冗余字段刪除操作,同時(shí)融合氣象時(shí)序數(shù)據(jù)與垃圾箱分布數(shù)據(jù),生成結(jié)構(gòu)化特征集...
          • 本發(fā)明提供一種可信校驗(yàn)實(shí)現(xiàn)方法、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,該網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括可信校驗(yàn)控制模塊、切換模塊和CPU模塊,在系統(tǒng)上電階段,可信校驗(yàn)控制模塊和切換模塊上電,且保存啟動(dòng)程序的存儲(chǔ)器掛載至可信校驗(yàn)控制模塊。可信校驗(yàn)控制模塊上電之后,讀取存儲(chǔ)器中的啟動(dòng)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N公共客戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法本申請(qǐng)無(wú)需復(fù)雜系統(tǒng)開(kāi)發(fā),基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)的抽取,并基于客戶數(shù)據(jù)所屬的業(yè)務(wù)子系統(tǒng),對(duì)各個(gè)客戶數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽,并根據(jù)標(biāo)簽,對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離及訪問(wèn)邊界劃分。將...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于BIM的定制家具智能拆單方法及系統(tǒng)。其中,通過(guò)提取復(fù)雜曲面家具BIM模型的幾何參數(shù)與空間連接關(guān)系,構(gòu)建含曲率分布的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)。基于實(shí)際加工偏差數(shù)據(jù)反向匹配模型,動(dòng)態(tài)修正構(gòu)件尺寸,并結(jié)合曲率適配與受力路徑生成應(yīng)力分布數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于PCFC算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,涉及機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域,解決了旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法存在預(yù)測(cè)效果不佳的問(wèn)題,包括步驟S1:對(duì)處于每一個(gè)歷史監(jiān)測(cè)時(shí)段的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè),并獲取每一個(gè)歷史監(jiān)測(cè)時(shí)段所對(duì)應(yīng)的葉...
          • 本發(fā)明提出了一種換熱器溫度場(chǎng)分析方法、裝置、電子設(shè)備及車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,用于解決由于換熱器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜難以對(duì)溫度場(chǎng)進(jìn)行仿真計(jì)算的問(wèn)題,包括:基于換熱器的內(nèi)部結(jié)構(gòu),構(gòu)建含多孔介質(zhì)區(qū)域的換熱器簡(jiǎn)化模型;對(duì)多孔介質(zhì)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,得到多個(gè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高壓電纜接頭典型缺陷的仿真模型實(shí)時(shí)更新方法及系統(tǒng),該方法包括設(shè)計(jì)高壓電纜接頭典型缺陷;建立實(shí)驗(yàn)檢測(cè)平臺(tái)以及多物理場(chǎng)仿真模型,注入實(shí)際運(yùn)行工程中的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境參量,分別獲得典型缺陷下電、熱、力真實(shí)信號(hào)以及仿真信號(hào);基于真...
          • 本發(fā)明涉及一種靜電加速器電場(chǎng)分布優(yōu)化方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),其中確定靜電加速器的全局變量參數(shù);基于全局變量參數(shù),構(gòu)建靜電加速器的軸對(duì)稱幾何模型;初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值;基于軸對(duì)稱幾何模型,確定在初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值情況下,靜電加速器...
          • 本發(fā)明屬于電磁發(fā)射領(lǐng)域,具體涉及一種多級(jí)電磁線圈鳥(niǎo)體發(fā)射裝置關(guān)鍵發(fā)射性能多目標(biāo)優(yōu)化方法。技術(shù)方案如下:包括如下步驟:步驟1:以第n級(jí)驅(qū)動(dòng)線圈等效半徑、彈殼半徑和第n級(jí)驅(qū)動(dòng)線圈初始電容電壓作為優(yōu)化變量,以鳥(niǎo)體在發(fā)射裝置出口處的發(fā)射速度最大化、...
          • 本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱剩余壽命預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:采集齒輪箱的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),基于振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)構(gòu)建振動(dòng)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的振動(dòng)數(shù)據(jù)集,采用遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索技術(shù),構(gòu)建基于Transfo...
          • 本發(fā)明涉及陣列天線技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的稀疏陣列構(gòu)型方法,建立稀疏陣列種群集合,其中,稀疏陣列種群集合包括:多個(gè)稀疏陣列種群,稀疏陣列種群由多個(gè)粒子陣元組成。獲取各個(gè)稀疏陣列種群對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)。基于共生策略的改進(jìn)粒子群算法...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種報(bào)表更新方法及裝置,涉及報(bào)表更新技術(shù)領(lǐng)域,主要目的在于提高報(bào)表更新的實(shí)時(shí)性,以實(shí)現(xiàn)客戶端及時(shí)使用到最新的報(bào)表數(shù)據(jù);主要技術(shù)方案包括:若實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng)到報(bào)表系統(tǒng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)源中存在用于更新報(bào)表的報(bào)表更新數(shù)據(jù),則確定報(bào)表更新數(shù)據(jù)在報(bào)表系...
          技術(shù)分類
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