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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電氣設(shè)備的監(jiān)控方法及系統(tǒng)，該方法將電氣設(shè)備的任一監(jiān)測(cè)指標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及歷史時(shí)段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)序列，根據(jù)數(shù)據(jù)序列中每個(gè)數(shù)據(jù)在不同情況下的變化規(guī)律，得到每個(gè)數(shù)據(jù)的三種異常特征值；針對(duì)任一種異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道電氣安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)；構(gòu)建調(diào)節(jié)系數(shù)；將調(diào)節(jié)系數(shù)與預(yù)設(shè)的初始截?cái)嗑嚯x的乘積作為最優(yōu)截?cái)嗑嚯x，基于最優(yōu)截?cái)嗑嚯x使用DPC算法對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行異常檢測(cè)。本申請(qǐng)具有提高隧道內(nèi)電氣設(shè)備監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度的效...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種確定數(shù)控機(jī)床主軸動(dòng)態(tài)誤差的方法及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。獲取用于數(shù)控機(jī)床主軸的振動(dòng)信號(hào)序列；將振動(dòng)信號(hào)序列輸入至預(yù)先訓(xùn)練的深度時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)中，由深度時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)數(shù)控機(jī)床主軸的動(dòng)態(tài)誤差所屬的誤差類別，其中，深度時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及數(shù)控機(jī)床主軸精度控制技術(shù)領(lǐng)域，提供一種確定數(shù)控機(jī)床主軸動(dòng)態(tài)誤差的方法及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。在獲取到數(shù)控機(jī)床主軸的振動(dòng)信號(hào)序列后，可以對(duì)振動(dòng)信號(hào)序列進(jìn)行分塊處理，并對(duì)各振動(dòng)信號(hào)序列塊進(jìn)行局部均值分解，得到不同的信號(hào)特征，并形成不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多維度指標(biāo)的智能故障自愈方法，涉及故障檢測(cè)與修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括過采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征工程處理，利用XGBoost分類器進(jìn)行故障分類，根據(jù)故障類型結(jié)合控制器類型和服務(wù)等級(jí)特征選擇組合修復(fù)策略，并通過服務(wù)依賴圖譜優(yōu)化后執(zhí)行修復(fù)操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種評(píng)估水體發(fā)生藻類水華風(fēng)險(xiǎn)的方法。所述方法包括以下步驟：收集待評(píng)估水體的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括藍(lán)藻豐度數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)；分析藍(lán)藻豐度或葉綠素a濃度與待評(píng)估水體的水質(zhì)、水文數(shù)據(jù)的相關(guān)性；篩選出與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地震勘探相關(guān)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于MFU?Net模型的地震震相拾取方法。本發(fā)明整體設(shè)計(jì)極大地提高了地震震相拾取的準(zhǔn)確性，相比傳統(tǒng)的U?Net模型，MFU?Net通過優(yōu)化跳躍連接、加強(qiáng)瓶頸層的關(guān)鍵特征提取能力，并解決數(shù)據(jù)集不平衡的問...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能軌道交通技術(shù)與時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，具體涉及一種基于動(dòng)態(tài)狀態(tài)增廣網(wǎng)絡(luò)的旅客出行意圖自驅(qū)動(dòng)識(shí)別方法，該方法用于從海量、匿名的軌道交通出行軌跡中，深度識(shí)別旅客潛在出行意圖與行為模式。本方法的核心在于構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)狀態(tài)增廣的軌道拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)估與人工智能應(yīng)用交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于LLM特征提取和相似度匹配的專利價(jià)值量化評(píng)估方法，通過LLM對(duì)專利非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行深度語義特征提取，結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成綜合特征向量；基于向量空間檢索和余弦相似度匹配找到可比專利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖學(xué)習(xí)的異常電力交易行為識(shí)別方法，包括下述步驟；數(shù)據(jù)生成：生成日負(fù)荷曲線，模擬對(duì)應(yīng)的正常與異常交易行為；數(shù)據(jù)處理：識(shí)別對(duì)應(yīng)包含當(dāng)日日負(fù)荷曲線在內(nèi)的數(shù)據(jù)，將平均電價(jià)作為單位基準(zhǔn)電價(jià)，將其余交易電價(jià)標(biāo)幺化，并將需要檢測(cè)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲波透射法基樁檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基樁施工質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)AI模型的訓(xùn)練方法、基樁施工質(zhì)量實(shí)時(shí)檢測(cè)方法及裝置。包括：在混凝土澆筑時(shí)，通過第一聲波透射法基樁檢測(cè)操作獲取第一檢測(cè)數(shù)據(jù)，第一檢測(cè)數(shù)據(jù)包含現(xiàn)澆混凝土樁身在不同深度處的聲波參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及行為識(shí)別領(lǐng)域，包括對(duì)采集的多天線CSI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到可用于人體行為識(shí)別的CSI數(shù)據(jù)；通過動(dòng)作捕捉得到與各類行為動(dòng)作對(duì)應(yīng)的CSI數(shù)據(jù)片段；提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時(shí)域特征、頻域特征、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N跨域時(shí)序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)目標(biāo)域訓(xùn)練的目標(biāo)模型對(duì)所述目標(biāo)域的待測(cè)試時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，獲得所述待測(cè)試時(shí)序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果；其中，所述目標(biāo)模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種電力的連鎖故障路徑分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電力安全防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括基于電力系統(tǒng)的連續(xù)時(shí)間軸構(gòu)建時(shí)間窗口集合，利用所述時(shí)間窗口集合和所述電力系統(tǒng)的有序靜態(tài)快照集合構(gòu)建用于描述連鎖故障路徑的各時(shí)序圖；將各所述時(shí)序圖映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種用于智能電表的數(shù)據(jù)特征分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采集目標(biāo)區(qū)域中所有用電用戶在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的日用電量數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)的日用電量時(shí)間序列和日用電量曲線；計(jì)算每個(gè)用戶相鄰日用電量曲線之間的相似度，獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種服務(wù)器配置匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，由于獲取在歷史測(cè)試中服務(wù)器的各組配置數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的多維特征向量，進(jìn)一步，基于目標(biāo)配置數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多維目標(biāo)特征向量以及各組配置數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的多維特征向量，計(jì)算各組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合高分辨率測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的活動(dòng)斷層鉆孔地層對(duì)比方法，涉及地層比對(duì)技術(shù)領(lǐng)域，包括：首先分別獲取測(cè)試斷層區(qū)域以及測(cè)試底層區(qū)域；基于電成像測(cè)井進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并建立差異化分析模型；對(duì)差異化分析模型進(jìn)行優(yōu)化，得到地?cái)鄬訉?duì)比模型；基于地...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取待處理的原始數(shù)據(jù)，其中，所述待處理的原始數(shù)據(jù)包括質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、原材料批次信息、生產(chǎn)工藝參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息；將所述待處理的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于預(yù)設(shè)的分布式文件系統(tǒng)中；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于盲源分離的水電濾油機(jī)故障診斷系統(tǒng)及方法，涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、自適應(yīng)預(yù)處理模塊、診斷引擎模塊、數(shù)字孿生模型庫和應(yīng)用模塊。數(shù)據(jù)采集模塊同步采集多源異構(gòu)觀測(cè)信號(hào)；自適應(yīng)預(yù)處理模塊采用基于智能優(yōu)化算法的自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擾動(dòng)恢復(fù)增強(qiáng)與跨域適配機(jī)制的鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)帶SOH標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬退化再生，生成高保真擴(kuò)展樣本，構(gòu)建增強(qiáng)數(shù)據(jù)集以解決原始標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺難題；對(duì)增強(qiáng)數(shù)據(jù)實(shí)施層級(jí)解析，挖掘鋰電池運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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