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          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的渦旋直接分類方法,涉及海洋渦旋技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括以下步驟:獲取CMEMS流場(chǎng)和海洋二號(hào)衛(wèi)星SLA數(shù)據(jù)產(chǎn)品;利用矢量?幾何混合算法從CMEMS流場(chǎng)數(shù)據(jù)提取半徑大于20公里的渦旋樣本;根據(jù)渦旋樣本構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模...
          • 本發(fā)明涉及一種工業(yè)過程無源域適應(yīng)性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:基于源域故障數(shù)據(jù)集,監(jiān)督訓(xùn)練源域模型;基于訓(xùn)練后的源域模型參數(shù),初始化目標(biāo)域模型;利用訓(xùn)練后的源域模型和初始化后的目標(biāo)域模型,對(duì)無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,...
          • 一種集成圖像上下文特征的鋼軌內(nèi)部傷損識(shí)別方法及系統(tǒng),屬于鐵路軌道探傷技術(shù)領(lǐng)域,涉及解決如何提高復(fù)雜場(chǎng)景下的鋼軌傷損檢測(cè)精度并增強(qiáng)模型泛化性的問題,本發(fā)明使用GAN網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)B顯圖像進(jìn)行波形實(shí)例擴(kuò)增操作,劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;利用不重疊滑窗的...
          • 本申請(qǐng)涉及一種浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)化比測(cè)檢修方法,包括:根據(jù)海流變化趨勢(shì),融合浮標(biāo)實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)與海流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),計(jì)算浮標(biāo)位置偏差量;若位置偏差量超過預(yù)設(shè)閾值,通過傳感器校準(zhǔn)獲取高精度實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù),采用優(yōu)化算法生成推力控制參數(shù);通過結(jié)構(gòu)完整性檢測(cè)獲...
          • 本發(fā)明公開了基于SSD?PCA和網(wǎng)格搜索的風(fēng)機(jī)故障診斷方法及相關(guān)裝置,屬于風(fēng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域,所述方法包括以下步驟:采集風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)并通過奇異譜分解得到若干奇異譜分量;計(jì)算各所述奇異譜分量的峭度值,并篩選所述峭度值最大的奇異譜分量,對(duì)所述峭度...
          • 本發(fā)明涉及設(shè)備故障檢測(cè)領(lǐng)域,公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發(fā)射的設(shè)備故障診斷方法、設(shè)備及介質(zhì),包括:構(gòu)建位置?特征矢量庫;采集分布式光纖沿線被監(jiān)控設(shè)備的位置信息與聲音信號(hào);根據(jù)位置信息、聲音信號(hào)與位置?特征矢量庫,得到對(duì)應(yīng)被監(jiān)控設(shè)備...
          • 本發(fā)明公開了富水復(fù)合地層隧道圍巖變形判識(shí)方法,涉及隧道工程技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:收集地質(zhì)勘查階段的地層信息、水文數(shù)據(jù),以及施工階段的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化處理后,構(gòu)建隨機(jī)森林模型的訓(xùn)練集,利用所述訓(xùn)練集對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行...
          • 本發(fā)明屬于創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于隨機(jī)森林與遷移學(xué)習(xí)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練性能預(yù)測(cè)方法,包括如下步驟:S1、性能預(yù)測(cè)目標(biāo)選擇;S2、特征參數(shù)選擇;S3、性能樣本采集;S4、性能預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練;S5、性能模型跨集群遷移。本申請(qǐng)實(shí)施例提供...
          • 本發(fā)明公開了一種管道環(huán)境智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),本發(fā)明涉及管道監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過從管道歷史數(shù)據(jù)隨機(jī)抽取40%的樣本,組織管道領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行等級(jí)判定,歸入到S重、S中、S輕、S正中,從每個(gè)集合劃分等數(shù)量樣本到G1和G2,根據(jù)G1構(gòu)建四個(gè)判別矩...
          • 本發(fā)明提供了一種基于混合機(jī)器學(xué)習(xí)的剩余電流異常檢測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號(hào);數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取單元采用連續(xù)小波變換和主成分分析對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析和特征降維,并通過主成分分析減少數(shù)據(jù)集復(fù)雜度;混合機(jī)器...
          • 本發(fā)明公開了一種多傳感器的時(shí)間配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì),涉及傳感器信息融合技術(shù)領(lǐng)域,包括步驟:獲取多個(gè)傳感器的量測(cè)數(shù)據(jù);將每個(gè)傳感器獲取的量測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的采樣時(shí)間傳遞給融合中心;將固定滑窗設(shè)置為融合中心的一個(gè)融合周期,并設(shè)置密度聚類算法的...
          • 本發(fā)明屬于多模態(tài)腦機(jī)接口信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號(hào)的時(shí)間對(duì)齊與動(dòng)態(tài)融合方法。該方法包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置:設(shè)置特征解耦模塊,用于將腦電特征和功能近紅外特征解耦為共享特征和特定特征;設(shè)置可變形時(shí)間對(duì)齊模塊,基于可學(xué)習(xí)偏...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的服務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取來自多源監(jiān)測(cè)設(shè)備的異構(gòu)數(shù)據(jù),進(jìn)行異常檢測(cè)并生成包含異常類型標(biāo)識(shí)符和嚴(yán)重程度參數(shù)的異常預(yù)警信號(hào),基于這些...
          • 本發(fā)明適用于隧道監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了隧道地下水流量監(jiān)測(cè)及智能控制方法,包括以下步驟:基于傳感器采集得到實(shí)測(cè)地下水流量、圍巖應(yīng)變數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)以及裂縫開度;構(gòu)建三維動(dòng)態(tài)滲透率場(chǎng)模型,根據(jù)三維動(dòng)態(tài)滲透率場(chǎng)模型確定滲透率變化率峰值,基于滲透率變化...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種對(duì)象身份驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象的待識(shí)別手掌圖像以及參考手掌圖像;其中,所述待識(shí)別手掌圖像為從任一角度對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的手掌拍攝的圖像;參考手掌圖像為所述目標(biāo)對(duì)象的手掌感興趣區(qū)域的模板...
          • 本發(fā)明公開了一種代碼文本的處理方法及程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取目標(biāo)代碼文本,確定與所述目標(biāo)代碼文本對(duì)應(yīng)的代碼文本特征,以及,根據(jù)所述目標(biāo)代碼文本生成抽象語法樹和控制流圖;以所述目標(biāo)代碼文本中的多個(gè)代碼語句為節(jié)點(diǎn),根據(jù)所述代碼文本特征、所述抽...
          • 本發(fā)明公開了一種電機(jī)鐵芯模具軸孔配合面加工系統(tǒng)誤差預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng);所述系統(tǒng)包括三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲面回歸模塊和相關(guān)性分析模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn),并濾除點(diǎn)云數(shù)據(jù)測(cè)量誤差中的隨機(jī)誤差。所述曲面回歸模塊用于根據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及裝飾裝修設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種裝飾裝修軟件中基于戶型的全屋水電布線系統(tǒng)和方法;通過用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語言處理,動(dòng)態(tài)捕獲用戶個(gè)性化需求并生成結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽庫,結(jié)合規(guī)則引擎、成本估算及遺傳算法,實(shí)現(xiàn)基于戶型數(shù)據(jù)與用戶...
          • 本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的光伏模型未知參數(shù)估計(jì)方法,涉及光伏模型參數(shù)估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法提供一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的光伏模型未知參數(shù)估計(jì)方法,通過為每個(gè)個(gè)體分配一個(gè)身份標(biāo)簽,以記錄在其生成過程中使用的變異策略和控制參數(shù),利用身...
          • 本發(fā)明涉及飛行器技術(shù)領(lǐng)域,公開了三維交互的飛行器全流程自動(dòng)化氣動(dòng)仿真云平臺(tái)及方法,通過構(gòu)建飛行器壁面氣流的摩擦速度分析模型,可根據(jù)不同飛行器的特性和仿真需求,自動(dòng)調(diào)整邊界層網(wǎng)格劃分的參數(shù)及外推形成體網(wǎng)格,確保網(wǎng)格劃分能夠真實(shí)反映飛行器邊界層...
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