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          • 本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水印嵌入和提取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);所述嵌入方法包括:獲取原始水印和秘密密鑰;根據(jù)秘密密鑰從待嵌入水印的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全連接層權(quán)重中隨機(jī)挑選若干權(quán)重參數(shù);對(duì)挑選出的權(quán)重參數(shù)進(jìn)行DCT變換,獲...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮斷面特性與水情信息同化的水位流量關(guān)系擬合方法及裝置,其中的方法包括上下游水情動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與河道斷面靜態(tài)特性的收集和預(yù)處理;考慮靜態(tài)特性與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合的水位流量關(guān)系回歸模型的構(gòu)建;考慮靜態(tài)特性與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合的水位流量關(guān)系回歸模...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的巖土工程勘察分析方法及系統(tǒng),屬于地質(zhì)勘探技術(shù)領(lǐng)域,包括采集巖溶地區(qū)鉆孔的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),生成鉆孔綜合特征向量;根據(jù)鉆孔綜合特征向量,建立圖注意力網(wǎng)絡(luò),生成更新特征;根據(jù)更新特征,生成巖土工程的勘探預(yù)測(cè)結(jié)果;建...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特征融合的電力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法,包括以下步驟:S1:采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及圖像數(shù)據(jù);S2:進(jìn)行時(shí)空基準(zhǔn)統(tǒng)一處理,生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣;S3:構(gòu)建多維特征矩陣;S4:對(duì)多維特征矩...
          • 本發(fā)明提出了一種高校多源數(shù)據(jù)的知識(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的構(gòu)建方法,涉及知識(shí)拓?fù)錁?gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,對(duì)收集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;從預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)特征序列;將提取的關(guān)鍵數(shù)據(jù)特征序列轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵特征向量集合;利用融合機(jī)制,得到多源的關(guān)鍵特征向量集合...
          • 本發(fā)明提供了一種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷系統(tǒng),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、狀態(tài)感知模塊、預(yù)測(cè)分析模塊和故障診斷模塊;所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),所述狀態(tài)感知模塊用于監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),所述預(yù)測(cè)分析模塊用于預(yù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多點(diǎn)量測(cè)信息的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型電網(wǎng)故障辨識(shí)方法及裝置,涉及電網(wǎng)故障分析技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:搭建含新能源接入的電網(wǎng)仿真模型;在m文件中利用sim函數(shù)運(yùn)行Simulink模型,基于編輯器與循環(huán)嵌套模型的交互,將不同模型參數(shù)傳遞到...
          • 本申請(qǐng)涉及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種信號(hào)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,包括:獲取具有非線(xiàn)性損傷的均衡后信號(hào),并對(duì)均衡后信號(hào)進(jìn)行歸一化處理,生成目標(biāo)輸入信號(hào);將目標(biāo)輸入信號(hào)輸入至改進(jìn)后的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行非線(xiàn)性補(bǔ)償,得到...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的雙有源橋變換器開(kāi)路故障預(yù)測(cè)方法及設(shè)備,通過(guò)構(gòu)建雙有源橋變換器等效電路仿真模型,基于雙有源橋變換器等效電路仿真模型的開(kāi)路檢測(cè)信號(hào)和對(duì)應(yīng)的開(kāi)路故障結(jié)果,創(chuàng)建開(kāi)路故障預(yù)測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建雙有源橋變換器開(kāi)路故障預(yù)測(cè)模型...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于人工智能的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng),系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)偏向識(shí)別模塊、歸屬校正模塊、張力修正模塊、標(biāo)簽頻率分析模塊、語(yǔ)義偏移調(diào)整模塊。本發(fā)明中,通過(guò)構(gòu)建局部窗口集合并分析維度間差異波動(dòng),精準(zhǔn)識(shí)別持續(xù)性偏向特征的關(guān)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種林草植被退化早期預(yù)警信號(hào)識(shí)別方法,包括:獲取研究區(qū)域的地理數(shù)據(jù);基于地理數(shù)據(jù)根據(jù)植被指數(shù)得到植被顯著退化區(qū)域;基于植被顯著退化區(qū)域識(shí)別植被負(fù)突變點(diǎn);基于識(shí)別的植被負(fù)突變點(diǎn)結(jié)合植被指數(shù)篩選出影響植被負(fù)突變的關(guān)鍵影響因子;將關(guān)鍵影...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、嵌入生成方法、推薦方法及相關(guān)產(chǎn)品。該模型訓(xùn)練方法,包括:獲取第一語(yǔ)言模型,第一語(yǔ)言模型包括狀態(tài)空間模型。獲取第一物品嵌入的第一序列,第一物品嵌入包括與第一對(duì)象產(chǎn)生過(guò)交互的第一交互物品的嵌入。將第一序列輸入至第一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:步驟S1:VMD參數(shù)優(yōu)化;步驟S2:有效IMF分量篩選;步驟S3:特征提取及降維;步驟S4:故障診斷。本發(fā)明利用變分模態(tài)分解降低振動(dòng)信號(hào)中的噪聲...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于單模態(tài)模型聯(lián)合嵌入的多模態(tài)缺失預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:通過(guò)獨(dú)立的單模態(tài)編碼器對(duì)輸入的模態(tài)進(jìn)行特征提取,并根據(jù)得到的現(xiàn)有模態(tài)的特征生成所述現(xiàn)有模態(tài)的提示嵌入;其中,所述輸入的模態(tài)包括:圖像或文字;基于所述現(xiàn)有模態(tài)的提示嵌入,...
          • 用于光固化3D打印精密陶瓷的全鏈條性能評(píng)價(jià)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,屬于陶瓷3D打印技術(shù)領(lǐng)域。為了解決目前還沒(méi)有一種針對(duì)3D打印精密陶瓷的全鏈條性能評(píng)價(jià)方法的問(wèn)題。本發(fā)明以3D打印全鏈條性能指標(biāo)評(píng)價(jià)值作為目標(biāo)層,將每個(gè)一級(jí)指標(biāo)包含的性能指標(biāo)作為...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重融合與多模態(tài)分解的庫(kù)岸滑坡位移預(yù)測(cè)方法,包括S1數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理;S2最佳輸入特征優(yōu)選:基于位移演化機(jī)理構(gòu)建多源異構(gòu)特征集,利用MIC和RF算法篩選最佳輸入特征;S3多因素多尺度分解重構(gòu):采用MEMD算法將滑坡累...
          • 本發(fā)明屬于軌跡大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的航空器出界時(shí)間預(yù)測(cè)方法。包括以下步驟:S1,航空器軌跡數(shù)據(jù)集預(yù)處理;S2,數(shù)據(jù)集特征提取;S3,模型構(gòu)建;S4,航空器出界時(shí)間預(yù)測(cè)。本發(fā)明通過(guò)注意力機(jī)制挖掘航空器當(dāng)前位...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N非末道次軋制力預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及軋制工藝技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取數(shù)據(jù)集;根據(jù)數(shù)據(jù)集的時(shí)序特征,獲取級(jí)聯(lián)指標(biāo);基于數(shù)據(jù)集和級(jí)聯(lián)指標(biāo),得到訓(xùn)練集;訓(xùn)練集包括:數(shù)據(jù)集中與非末道次軋制力相關(guān)聯(lián)的特征;利用訓(xùn)練集對(duì)待訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的食品保質(zhì)期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),包括修復(fù)食品多源數(shù)據(jù)獲得修正食品數(shù)據(jù),進(jìn)行異常檢測(cè)獲得食品異常因素,進(jìn)行異常演化確定保質(zhì)期影響度,將所述修正食品數(shù)據(jù)輸入食品影響函數(shù)獲得食品內(nèi)外影響度,將所述修正食品數(shù)據(jù)輸入食品基礎(chǔ)保...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人群畫(huà)像興趣圖譜增強(qiáng)建模方法,S1.生成人群畫(huà)像興趣圖譜圖快照序列;S2.得到性能評(píng)價(jià)結(jié)果集合;S3.根據(jù)適應(yīng)度評(píng)估結(jié)果選擇最優(yōu)池化超參數(shù)配置;S4.輸出時(shí)間窗口層次化結(jié)構(gòu)向量集合;S5.將時(shí)間窗口層次化結(jié)構(gòu)向...
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