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								      本發(fā)明公開了一種基于多源自適應SDP的永磁同步電機退磁程度檢測方法，包括以下步驟：對永磁同步電機進行建模，并獲取不同退磁程度的多源信號數據；采用滑窗技術進行數據擴充；基于參數自適應的對稱點模式SDP技術，自適應選取SDP中的時間滯后參數和角...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于李薩育軌跡可視化的串聯電弧故障檢測方法及系統(tǒng)，利用李薩育軌跡可視化低壓用戶電流，放大了串聯電弧故障時的微弱故障特征，引入圖像識別領域技術簡化復雜診斷過程的計算需求，方法診斷速度快，有效解決當今低壓電弧故障檢測準確度與算力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于駕駛員安全駕駛技術領域，提供了基于駕駛員體壓數據的疲勞狀態(tài)識別方法與系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取駕駛過程中的壓力數據；對壓力數據進行標準化處理，進行窗口分隔與標簽生成；基于處理后的壓力數據構建LSTM模型并對模型進行訓練；對LSTM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種PPG大數據驅動下的生物特征識別方法，包括：獲取參訓人員的PPG信號數據，對PPG信號數據進行高通濾波和低通濾波預處理，得到預處理后的PPG信號；對預處理后的PPG信號進行分幀，分別提取梅爾頻率倒譜系數特征和Gammatone...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力故障處理技術領域，公開了一種行波故障分類模型的訓練方法、使用方法及相關裝置，訓練方法包括：獲取不同故障類型的樣本行波信號的第一時頻特征數據；利用第一時頻特征數據對預設的自組織神經網絡進行聚類訓練，得到訓練完成的目標自組織神經網...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的設備故障診斷方法，采用增量學習架構，可以從舊任務中獲取知識，使設備故障診斷模型學習診斷新的設備運行數據，同時保留之前任務中學習到的知識，可以避免新數據來時重新訓練模型參數。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復合材料檢測技術領域，具體公開了一種復合材料制件內部缺陷檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過獲取缺陷檢測特征并計算特征重疊度，判斷模態(tài)特征退化后構建層級分解模型分離熱應力耦合信號，對需差異分析區(qū)域施加梯度濕熱載荷生成動態(tài)響應矩陣，經時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N晶圓表面處理工藝推薦方法、裝置、設備和存儲介質，涉及半導體制造技術領域，包括：獲取目標晶圓的表面物化特性參數，并對表面物化特性參數進行預處理，得到目標物化特性參數；將目標物化特性參數輸入預訓練的單隱藏層神經網絡模型，得到目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽車零部件信息安全評估技術領域，公開了基于多維度滲透測試的汽車零部件信息安全評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數據采集、漏洞分析、事件監(jiān)測、參數匹配、響應執(zhí)行及自學習模塊。數據采集模塊實時獲取測試數據，生成漏洞嚴重性特征值與安全參數動態(tài)調整集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自然?人工耦合虛擬水網數字孿生模型的構建方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取自然水網及人工水網的歷史監(jiān)測數據；對歷史監(jiān)測數據進行預處理得到標準化數據底板；基于自然水網的標準化數據底板構建自然水網模型及人工水網模型；基于自然水網模型及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供寬頻高精度的仿真信號生成方法、系統(tǒng)及仿真信號發(fā)生器，所述方法包括：通過現場可編程門陣列控制直接數字合成芯片生成轉速仿真基礎信號，轉速仿真基礎信號為波形可調的正弦波或方波；將所述轉速仿真基礎信號輸入反相放大器，并基于所述現場可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于軟硬巖復雜地層的樁基結構分析方法及相關設備，本發(fā)明涉及地基建筑施工技術領域，通過對基坑內側壁進行巖石成分分析，根據巖石成分將基坑劃分為多層軟硬巖結構，在考慮軟硬巖過渡帶的多相介質突變效應的情況下，對每一層巖體及巖體交替處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種氣吹光纜的凸齒數量設計方法，氣吹光纜包括纜芯和外護套，所述外護套包括護套本體和環(huán)繞所述護套本體且陣列排布的多個凸齒，所述氣吹光纜用以敷設在氣吹管道內，根據氣吹光纜的軸心到凸齒端部的距離、氣吹光纜的軸心到凸齒根部的距離、氣吹管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全過程仿生果實數據監(jiān)測的非結構場景水果采摘方法。方法包括：構建具有多層感知結構的仿生果實，其外層結構用于力感知及仿真真實水果的顏色；然后通過采摘機器人的末端執(zhí)行器識別抓取并采摘呈現真實水果成熟顏色的仿生果實，同時仿生果實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數字孿生的軸向柱塞泵批量化生產工藝優(yōu)化系統(tǒng)，屬于數字孿生領域，包括：數據采集模塊，用于獲得多個傳感數據集；模型構建模塊，用于構建統(tǒng)計子模型；孿生集成模塊，用于構建目標軸向柱塞泵的數字孿生模型；仿真執(zhí)行模塊，用于對目標軸向柱塞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于部件協(xié)同預測的渦輪原動機整機快速高精度預測方法，涉及燃氣輪機性能分析技術領域，包括：將渦輪原動機整機劃分為多個部件，計算獲得部件進出口邊界數據集、各部件流場數據集和部件邊界匹配數據集，構建部件邊界條件預測模型、各部件流場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多物理場耦合的新能源汽車減速器效率優(yōu)化系統(tǒng)，屬于新能源汽車技術領域。該系統(tǒng)構建一個結構?熱?流體多物理場強耦合仿真模型：首先，結構?熱子模型基于有限元法計算齒輪嚙合的摩擦生熱；然后，該熱源被輸入至熱?流體子模型以計算整機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于石油和天然氣鉆井工程技術領域，具體涉及基于遺傳算法與管柱力學的井眼摩擦系數分段反演方法，采集施工井指定數據，將待預測施工井的井眼劃分為固定長度的井段并定義其深度范圍，同時設定摩擦系數的全局搜索范圍，初始化遺傳算法的種群大小、最大迭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于機器學習的對流層延遲映射模型構建方法與系統(tǒng)。該方法包括：獲取氣象再分析資料；基于氣象再分析資料計算全球站點或格網處的ZTD，以及不同方位角和高度角處的STD；基于ZTD和STD，構建ZTD到斜路徑延遲的非對稱映射關系；基于氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機的密閉空間溫升評估方法及裝置，方法包括：搭建電機模型；根據電機模型得到密閉空間的流體域模型；根據流體域模型進行CFD仿真得到對流散熱系數；獲取熱源部件的損耗和熱生成率；根據電機模型、流體域模型及損耗和熱...
								
            
							
            
							
						
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