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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發明公開一種基于雙向尋根的套管井導波頻散特性曲線獲取方法，采用頻率正序和倒序同時對頻散特征方程進行尋根的策略，可準確且完備的獲取套管井中所有導波的頻散特性曲線，避免了傳統方法求解導波頻散過程中的漏失問題，同時應用數值外推法加速計算過程，大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多層復合板格點陣超材料板固有振動特性計算方法，基于確定的材料參數和組成單胞的板組元的局部坐標系，計算板組元在局部坐標系中的剛度矩陣；確定單胞板格點陣超材料的整體坐標系，計算單胞板格點陣超材料中各獨立板組元的局部坐標系與整體坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及高端裝備制造產業中的智能制造裝備產業領域的高精度五金零件連續沖壓沖床的振動抑制方法，包括：根據振動頻譜分布，采用峰值檢測算法識別主要振動頻率和次要振動頻率，確定多頻段振動的關鍵頻點集合；通過預先建立的振動模式與阻尼參數映射模型，針...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及光纖傳感技術領域，公開了一種分布式光纖聲傳感系統抗混疊濾波方法及裝置，方法通過實時分析環境噪聲頻帶特性，動態調整抗混疊濾波器截止頻率與類型，并結合分頻段能量檢測關閉無效采樣通道，顯著抑制混疊噪聲并降低數據量。進一步引入設備故障特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于深度聚類的大數據特征提取方法，包括如下步驟：S1、對大數據進行預處理；S2、采用Top?K相似度保留策略，生成相似度圖結構；S3、執行拉普拉斯嵌入，生成密度核候選區；S4、初始半徑為設定值一半提取鄰域樣本，若鄰域密度滿足核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于地表形變物理約束的滑坡敏感性預測方法、設備和介質，包括將研究區滑坡清單及滑坡敏感因子作為數據集輸入訓練模型；通過物理約束模塊將研究區地表形變速率整合到訓練模型中；訓練完成后，對研究區進行滑坡敏感性預測。本發明利用MT?InS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明適用于數據處理技術領域，提供了一種智能一體化數據處理系統，包括：數據預處理單元，用以實現對前期數據的收集、歸檔以及存儲；數據標準化單元，對預處理單元所收集的數據進行標準化建立，并實現統一篩選、分級、羅列以及合并，實現數據的統一化管理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種風電機組主軸承故障預警方法及相關裝置，屬于風力發電設備狀態監測領域，所述方法包括以下步驟：將時域溫度特征、工況參數特征和溫度差分特征輸入至混合預測模型的XGBoost通道，同時將溫度線性趨勢項輸入至混合預測模型的ARIMA通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于深度學習的渦旋直接分類方法，涉及海洋渦旋技術領域，所述方法包括以下步驟：獲取CMEMS流場和海洋二號衛星SLA數據產品；利用矢量?幾何混合算法從CMEMS流場數據提取半徑大于20公里的渦旋樣本；根據渦旋樣本構建深度學習模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種工業過程無源域適應性故障診斷方法和裝置、系統、存儲介質，方法包括：基于源域故障數據集，監督訓練源域模型；基于訓練后的源域模型參數，初始化目標域模型；利用訓練后的源域模型和初始化后的目標域模型，對無標簽的目標域數據集進行預處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種集成圖像上下文特征的鋼軌內部傷損識別方法及系統，屬于鐵路軌道探傷技術領域，涉及解決如何提高復雜場景下的鋼軌傷損檢測精度并增強模型泛化性的問題，本發明使用GAN網絡模型對B顯圖像進行波形實例擴增操作，劃分為訓練集和測試集；利用不重疊滑窗的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種浮標觀測數據自動化比測檢修方法，包括：根據海流變化趨勢，融合浮標實時位置數據與海流預測數據，計算浮標位置偏差量；若位置偏差量超過預設閾值，通過傳感器校準獲取高精度實時位置數據，采用優化算法生成推力控制參數；通過結構完整性檢測獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于SSD?PCA和網格搜索的風機故障診斷方法及相關裝置，屬于風機故障診斷領域，所述方法包括以下步驟：采集風機振動信號并通過奇異譜分解得到若干奇異譜分量；計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，對所述峭度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及設備故障檢測領域，公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發射的設備故障診斷方法、設備及介質，包括：構建位置?特征矢量庫；采集分布式光纖沿線被監控設備的位置信息與聲音信號；根據位置信息、聲音信號與位置?特征矢量庫，得到對應被監控設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了富水復合地層隧道圍巖變形判識方法，涉及隧道工程技術領域，包括以下步驟：收集地質勘查階段的地層信息、水文數據，以及施工階段的現場監測數據，對這些數據進行清洗、歸一化處理后，構建隨機森林模型的訓練集，利用所述訓練集對隨機森林模型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于創業指導技術領域，具體涉及一種基于隨機森林與遷移學習的分布式機器學習訓練性能預測方法，包括如下步驟：S1、性能預測目標選擇；S2、特征參數選擇；S3、性能樣本采集；S4、性能預測模型訓練；S5、性能模型跨集群遷移。本申請實施例提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種管道環境智能監測方法及系統，本發明涉及管道監測技術領域，本發明通過從管道歷史數據隨機抽取40％的樣本，組織管道領域專家進行等級判定，歸入到S重、S中、S輕、S正中，從每個集合劃分等數量樣本到G1和G2，根據G1構建四個判別矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于混合機器學習的剩余電流異常檢測與風險預警系統，通過數據采集單元收集電氣系統中的剩余電流信號；數據預處理與特征提取單元采用連續小波變換和主成分分析對電流信號進行時頻分析和特征降維，并通過主成分分析減少數據集復雜度；混合機器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多傳感器的時間配準方法、系統、設備與介質，涉及傳感器信息融合技術領域，包括步驟：獲取多個傳感器的量測數據；將每個傳感器獲取的量測數據和對應的采樣時間傳遞給融合中心；將固定滑窗設置為融合中心的一個融合周期，并設置密度聚類算法的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于多模態腦機接口信號處理技術領域，具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號的時間對齊與動態融合方法。該方法包括：神經網絡設置：設置特征解耦模塊，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；設置可變形時間對齊模塊，基于可學習偏...
								
            
							
            
							
						
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