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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      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(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(kāi)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(lái)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)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(guò)主成分分析減少數(shù)據(jù)集復(fù)雜度；混合機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障檢測(cè)領(lǐng)域，公開(kāi)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(kù)；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(kù)，得到對(duì)應(yīng)被監(jiān)控設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)預(yù)設(shè)閾值，通過(guò)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(guò)結(jié)構(gòu)完整性檢測(cè)獲...
								
            
							
            
							
						
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								      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(wèn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)過(guò)程無(wú)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(wú)標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)電機(jī)組主軸承故障預(yù)警方法及相關(guān)裝置，屬于風(fēng)力發(fā)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：將時(shí)域溫度特征、工況參數(shù)特征和溫度差分特征輸入至混合預(yù)測(cè)模型的XGBoost通道，同時(shí)將溫度線性趨勢(shì)項(xiàng)輸入至混合預(yù)測(cè)模型的ARIMA通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種智能一體化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，用以實(shí)現(xiàn)對(duì)前期數(shù)據(jù)的收集、歸檔以及存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元，對(duì)預(yù)處理單元所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化建立，并實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一篩選、分級(jí)、羅列以及合并，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化管理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于地表形變物理約束的滑坡敏感性預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，包括將研究區(qū)滑坡清單及滑坡敏感因子作為數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練模型；通過(guò)物理約束模塊將研究區(qū)地表形變速率整合到訓(xùn)練模型中；訓(xùn)練完成后，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行滑坡敏感性預(yù)測(cè)。本發(fā)明利用MT?InS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度聚類的大數(shù)據(jù)特征提取方法，包括如下步驟：S1、對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2、采用Top?K相似度保留策略，生成相似度圖結(jié)構(gòu)；S3、執(zhí)行拉普拉斯嵌入，生成密度核候選區(qū)；S4、初始半徑為設(shè)定值一半提取鄰域樣本，若鄰域密度滿足核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種分布式光纖聲傳感系統(tǒng)抗混疊濾波方法及裝置，方法通過(guò)實(shí)時(shí)分析環(huán)境噪聲頻帶特性，動(dòng)態(tài)調(diào)整抗混疊濾波器截止頻率與類型，并結(jié)合分頻段能量檢測(cè)關(guān)閉無(wú)效采樣通道，顯著抑制混疊噪聲并降低數(shù)據(jù)量。進(jìn)一步引入設(shè)備故障特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高端裝備制造產(chǎn)業(yè)中的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的高精度五金零件連續(xù)沖壓沖床的振動(dòng)抑制方法，包括：根據(jù)振動(dòng)頻譜分布，采用峰值檢測(cè)算法識(shí)別主要振動(dòng)頻率和次要振動(dòng)頻率，確定多頻段振動(dòng)的關(guān)鍵頻點(diǎn)集合；通過(guò)預(yù)先建立的振動(dòng)模式與阻尼參數(shù)映射模型，針...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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