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          • 本發(fā)明公開了基于LABVIEW的電纜護(hù)層環(huán)流故障定位在環(huán)仿真方法與系統(tǒng),所述方法包括:在LABVIEW的控制下實(shí)時(shí)采集電纜護(hù)層監(jiān)測(cè)點(diǎn)的環(huán)流數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)字化顯示和圖形化展示;分解環(huán)流數(shù)據(jù)得到小波系數(shù)并計(jì)算特征,在特征異常時(shí)輸入分類模型得到故障...
          • 本發(fā)明涉及狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種桿塔傾斜狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括:對(duì)電力桿塔進(jìn)行多場(chǎng)數(shù)字耦合建模,得到數(shù)字孿生模型并計(jì)算電氣負(fù)荷?結(jié)構(gòu)響應(yīng)敏感度矩陣;采集包含桿塔傾角時(shí)序數(shù)據(jù)、絕緣子串偏移量、塔身微振動(dòng)頻譜及基礎(chǔ)沉降梯度的多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了組串式光伏逆變器功率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及光伏逆變器技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)異常數(shù)據(jù)處理、多源時(shí)序?qū)R及多維特征構(gòu)造,解決原始數(shù)據(jù)量綱差異大、時(shí)序不同步問(wèn)題,生成的融合特征向量為建模提供高質(zhì)量輸入,奠定預(yù)測(cè)精度基礎(chǔ);結(jié)合物理原理與...
          • 本發(fā)明涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種放射性污水處理平臺(tái)用實(shí)時(shí)監(jiān)控方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:構(gòu)建污水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)序序列中每個(gè)時(shí)刻的端點(diǎn)界定時(shí)段,計(jì)算各時(shí)刻的放射性核素濃度超標(biāo)指數(shù);響應(yīng)于一個(gè)時(shí)刻的放射性核素濃度超標(biāo)指數(shù)大于指數(shù)閾值,獲取該時(shí)刻端...
          • 本發(fā)明涉及電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)領(lǐng)域,本發(fā)明提出了一種基于困惑度篩選的電力通信調(diào)度數(shù)據(jù)意圖識(shí)別方法,包括以下步驟:收集整年電力通信調(diào)度系統(tǒng)咨詢相關(guān)數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)涵蓋但不限于傳輸業(yè)務(wù)、PCM業(yè)務(wù)、VPN業(yè)務(wù)等典型電力通信調(diào)度數(shù)據(jù);利用KenLM算法...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于智能診斷的設(shè)備預(yù)警方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于設(shè)備監(jiān)測(cè)預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:部署溫度傳感器網(wǎng)絡(luò)至待檢測(cè)設(shè)備,以獲取原始溫度時(shí)序數(shù)據(jù);歸一化原始溫度時(shí)序數(shù)據(jù),以生成歸一化溫度值;基于歸一化溫度值確定加權(quán)二階梯度熵特征;構(gòu)建端...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光纖傳感器的呼吸監(jiān)測(cè)分析與評(píng)估方法,涉及呼吸監(jiān)測(cè)分析評(píng)估領(lǐng)域,通過(guò)采集呼吸信號(hào)和心率信號(hào)通過(guò)時(shí)間對(duì)齊、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和重構(gòu)分析,得到呼率時(shí)空耦合張量,構(gòu)建相位差矩陣生成圖譜,經(jīng)高斯混合模型分解后計(jì)算互信息熵與耦合強(qiáng)度指數(shù),分析...
          • 本發(fā)明公開一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能分類分級(jí)方法及系統(tǒng),涉及人工智能與數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待分類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;基于規(guī)則系統(tǒng)進(jìn)行初步識(shí)別,輸出規(guī)則系統(tǒng)可信度;輸入預(yù)處理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至模型系統(tǒng)中,獲得模型系統(tǒng)可信度;將規(guī)則系...
          • 本發(fā)明公開了一種影響礦區(qū)重金屬含量分布的環(huán)境變量閾值和交互效應(yīng)提取方法,包括:獲取礦區(qū)的重金屬含量及對(duì)其產(chǎn)生影響的若干個(gè)環(huán)境變量的數(shù)據(jù)樣本,訓(xùn)練梯度提升決策樹;針對(duì)每個(gè)環(huán)境變量,通過(guò)提取分裂節(jié)點(diǎn)并計(jì)算其引起的均方誤差減少量的累加和,以確定其...
          • 本發(fā)明公開了一種智能膠囊鮮萃飲品機(jī)的故障信息處理方法及系統(tǒng),通過(guò)部署在智能膠囊鮮萃飲品機(jī)各關(guān)鍵部件的多個(gè)傳感器采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)原始傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,應(yīng)用完全區(qū)間次數(shù)的多項(xiàng)式時(shí)間近似算法進(jìn)行多維故障特征分析和匹配,根據(jù)故障診斷結(jié)果按照故障...
          • 本發(fā)明涉及重型車輛智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于智能算法的重型車車載故障檢測(cè)系統(tǒng)及方法,包括:車載感知模塊用于采集重型車設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)及車身姿態(tài)數(shù)據(jù);智能診斷模塊用于針對(duì)不同使用場(chǎng)景,匹配不同車型的配置參數(shù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型與故障診斷算法,對(duì)故...
          • 本發(fā)明公開了一種露天礦山邊坡綠化生態(tài)修復(fù)邊坡穩(wěn)定性治理方法,涉及礦山邊坡復(fù)綠領(lǐng)域,包括:在邊坡上空設(shè)置水平軸網(wǎng),基于軸網(wǎng)垂直分割邊坡面,使軸網(wǎng)的每一網(wǎng)格對(duì)應(yīng)一塊子邊坡面,基于無(wú)人機(jī)模組攜帶采集設(shè)備采集邊坡結(jié)構(gòu)狀態(tài)及修復(fù)信息;設(shè)定無(wú)人機(jī)攜帶采...
          • 本發(fā)明公開了一種采用六維判定的智能巡檢故障診斷方法及系統(tǒng),屬于油田集輸智能巡檢技術(shù)領(lǐng)域,所述數(shù)據(jù)接入模塊,對(duì)油田集輸過(guò)程中不同站點(diǎn)設(shè)備中部署的現(xiàn)場(chǎng)傳感器信息進(jìn)行采集,并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議解析、時(shí)間對(duì)齊以及語(yǔ)義映射,將油田集輸過(guò)程中單點(diǎn)傳感器...
          • 本發(fā)明提供一種真空壓合機(jī)故障預(yù)警方法及系統(tǒng),獲取真空壓合機(jī)運(yùn)行周期內(nèi)的多通道傳感器信號(hào),構(gòu)成待分析信號(hào)矩陣;構(gòu)建由表征正常運(yùn)行狀態(tài)的第一子字典和表征特定故障模式的第二子字典拼接而成的復(fù)合冗余字典;基于所述復(fù)合冗余字典,通過(guò)求解正則化優(yōu)化問(wèn)題...
          • 本申請(qǐng)公開了一種深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)信號(hào)降噪方法,涉及雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:將時(shí)域雷達(dá)信號(hào)通過(guò)短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖;對(duì)所述二維時(shí)頻圖進(jìn)行頻域特征提取,依次通過(guò)DnCNN和級(jí)聯(lián)CNN,輸出頻域特征表示;對(duì)所述時(shí)域雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征...
          • 本發(fā)明涉及水環(huán)境反演技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于形狀特征和水質(zhì)分析耦合的排污口檢測(cè)方法及系統(tǒng),獲取目標(biāo)地區(qū)的遙感圖像和排污口臺(tái)賬數(shù)據(jù)后,確定遙感圖像中對(duì)應(yīng)的排污口點(diǎn)位,生成水體掩膜圖像,通過(guò)反演歸一化葉綠素指數(shù)和懸浮物濃度指數(shù),沿垂直于河岸方向的像...
          • 本發(fā)明涉及行人軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及多模態(tài)行人目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集,用于存儲(chǔ)行人目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理模塊,用于對(duì)行人目標(biāo)的歷史軌跡及其鄰近智能體歷史軌跡進(jìn)行編碼,其中行人目標(biāo)的歷史軌跡編碼成一個(gè)觀察嵌入;查詢生成模塊...
          • 本申請(qǐng)涉及一種自動(dòng)化軟件用戶管理方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取基于用戶登錄界面錄入的用戶登錄信息,根據(jù)用戶登錄信息進(jìn)行登錄驗(yàn)證;用戶登錄信息包括用戶賬號(hào)和密碼,根據(jù)用戶賬號(hào)判斷用戶的登錄方式,其中,若用戶的登錄方式為動(dòng)態(tài)密碼登...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型的基礎(chǔ)設(shè)施安全分析方法和系統(tǒng),包括以下步驟:一種基于大模型的基礎(chǔ)設(shè)施安全分析方法,包括以下步驟:采集基礎(chǔ)設(shè)施的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),包括物理設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)日志及外部威脅情報(bào);通過(guò)時(shí)空對(duì)齊模塊將所述多源...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種接口風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備。涉及數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,該方法包括:獲取各目標(biāo)接口的目標(biāo)響應(yīng)特征;輸入各目標(biāo)接口的目標(biāo)響應(yīng)特征至標(biāo)注模型進(jìn)行處理,得到各目標(biāo)接口對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接口類型;按照對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接口類型,確定各目標(biāo)接口的檢測(cè)...
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