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          • 本發(fā)明提供了一種基于小波解耦與因果卷積注意力的增量式航發(fā)壽命預(yù)測方法,包括:步驟1,獲得原始時域振動信號:將原始時域振動信號作為輸入;步驟2,劃分訓(xùn)練集:將原始時域振動信號按比例分割為訓(xùn)練集和測試集;步驟3,進(jìn)行多重串聯(lián)幅相混合增強;步驟4...
          • 本發(fā)明公開了一種基于振動無線傳感的旋轉(zhuǎn)機械健康態(tài)勢感知系統(tǒng),屬于設(shè)備監(jiān)測分析技術(shù)領(lǐng)域;用于解決現(xiàn)有方案數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)魯棒性不佳的技術(shù)問題;通過從原始振動信號采集到高質(zhì)量特征輸入的可靠轉(zhuǎn)換,顯著提升了系統(tǒng)對早期故障的感知靈敏度;通過構(gòu)建特征動...
          • 一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號參數(shù)辨識方法,屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數(shù)辨識技術(shù)領(lǐng)域,首先利用CEEMDAN算法完成對含噪聲的寬頻振蕩信號的降噪、重構(gòu),得到重構(gòu)后的寬頻振蕩波形;其次利用ESPRIT算法對重構(gòu)后的寬頻...
          • 本發(fā)明提供了一種冬小麥抗旱節(jié)水品種鑒選方法、系統(tǒng)及裝置,方法包括:獲取多源多時序的小麥遙感數(shù)據(jù);對非圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將經(jīng)過預(yù)處理的非圖像數(shù)據(jù)分別劃分為用于生物量預(yù)測、LAI和產(chǎn)量預(yù)測的非圖像訓(xùn)練集和非圖像測試集,將圖像數(shù)據(jù)劃分為用于倒伏...
          • 本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)速波動模式聚類劃分的超短期風(fēng)速預(yù)測方法,包括:步驟1,收集風(fēng)場數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄的歷史實測風(fēng)速數(shù)據(jù);步驟2,利用離散小波變換將原始序列分解為低頻序列和高頻序列,并用改進(jìn)的完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對高頻序列...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的鉆井多參數(shù)協(xié)同預(yù)測方法和裝置,該方法包括:從目標(biāo)井的多維鉆井參數(shù)中選取預(yù)測目標(biāo)和輸入?yún)?shù)組合,根據(jù)預(yù)測目標(biāo)構(gòu)建任務(wù)集,任務(wù)集包括多個針對預(yù)測目標(biāo)的預(yù)測任務(wù),各預(yù)測任務(wù)存在關(guān)聯(lián);將各預(yù)測任務(wù)的輸入?yún)?shù)組合輸入至...
          • 本發(fā)明提供一種救援直升機的健康狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),涉及航空工程技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:步驟1,建立集成化的數(shù)據(jù)匯聚平臺,同步采集飛行運行參數(shù)、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測指標(biāo),全面覆蓋旋翼裝置、動力傳輸單元、推進(jìn)裝置及海域氣候條件關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于子空間壓縮與字典優(yōu)化的稀疏貝葉斯波達(dá)方向估計方法,屬于陣列信號處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過子空間壓縮技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度,提高抗噪性;結(jié)合稀疏貝葉斯模型自動估計信號功率與噪聲功率,避免依賴信源數(shù)信息;通過支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計算...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人機交互方法,該方法實時獲取多模態(tài)交互數(shù)據(jù);針對任一模態(tài)交互數(shù)據(jù),獲取任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量性能評估值和實時響應(yīng)性能評估值,得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補償值;利用最優(yōu)性能補償值...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,尤其涉及用于軸承檢測的示波器信號數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),通過示波器采集軸承振動數(shù)據(jù),提取第一時刻數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析,獲得其功率譜進(jìn)行頻率劃分得到第一頻率序列;同理,對第二時刻數(shù)據(jù)得到第二頻率序列,對齊兩個頻率序列得到頻率匹...
          • 本發(fā)明公開了一種超導(dǎo)線臨界電流數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動處理系統(tǒng),涉及超導(dǎo)線臨界電流測量技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括以下步驟:獲取超導(dǎo)線U?I測量數(shù)據(jù),生成初始U?I曲線;根據(jù)初始U?I曲線確定背底電壓線性數(shù)據(jù)段并進(jìn)行擬合,生成背底函數(shù)直線;采用初始...
          • 本發(fā)明屬于底棲動物監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種可涉水不同類型河流大型底棲無脊椎動物監(jiān)測方法,通過河流類型進(jìn)行劃分、監(jiān)測點位布設(shè)、采樣區(qū)域選擇、采樣、統(tǒng)計樣品中大型底棲無脊椎動物的種類和數(shù)量等5個主要步驟,給出一種可涉水河流大型底棲無脊椎動物監(jiān)測...
          • 本申請公開了一種頁面異常監(jiān)測方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取采集配置信息,根據(jù)采集配置信息來執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)采集操作,能夠通過采集配置獲取到用戶關(guān)注的且對頁面異常分析有用的信息,同時在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作時,通過主執(zhí)行...
          • 本發(fā)明屬于GNSS軌跡處理技術(shù)領(lǐng)域,公開一種面向位置軌跡快速檢索的GNSS軌跡數(shù)據(jù)存儲與查詢方法。用戶上傳軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)位置轉(zhuǎn)換后,采用Redis數(shù)據(jù)庫和MySQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式存儲軌跡數(shù)據(jù);Redis數(shù)據(jù)庫存儲當(dāng)日用戶軌跡數(shù)據(jù),MySQL數(shù)...
          • 本發(fā)明提供的基于知識圖譜與鄰接圖協(xié)同采樣的信息推薦方法及裝置,涉及信息推薦技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取用戶歷史交互數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組,并與項目屬性圖譜融合構(gòu)建協(xié)同知識圖譜;通過投影變換進(jìn)行表示對齊得到初始嵌入表示;通過有偏隨機游走進(jìn)行多跳鄰居采樣得...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的單據(jù)類型推薦方法,屬于財務(wù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:提取單據(jù)處理規(guī)則文件的文本內(nèi)容,并對所述文本內(nèi)容進(jìn)行切分,以得到所述單據(jù)處理規(guī)則文件的靜態(tài)處理規(guī)則;通過預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則挖掘模型,以及歷史審核單據(jù)類型推薦結(jié)果,以...
          • 本發(fā)明公開了一種基于行為數(shù)據(jù)挖掘的旅游搭子個性化推薦方法,涉及旅游服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,該推薦方法包括收集旅游場景中用戶的多組行為源數(shù)據(jù);依據(jù)上述行為源數(shù)據(jù)確定不同的數(shù)據(jù)挖掘時間間隔信息;按照不同的數(shù)據(jù)挖掘時間間隔信息得到多批行為樣本組合;對多批行...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像跨域檢索技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像跨域檢索方法及系統(tǒng),包括:獲取MRI圖像和CT圖像;基于雙向生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行所獲取圖像的無監(jiān)督跨域映射,計算跨域映射的對抗損失函數(shù);基于多層級循環(huán)一致性約束機制,計算梯...
          • 本發(fā)明公開一種基于目標(biāo)檢測和多模態(tài)大模型的智能審核方法及裝置,涉及云資源評估技術(shù)領(lǐng)域;包括:步驟1:進(jìn)行數(shù)據(jù)集收集;步驟2:搭建文本審核服務(wù);步驟3:搭建音頻審核服務(wù);步驟4:訓(xùn)練目標(biāo)檢測審核模型;步驟5:搭建圖像和視頻審核服務(wù);本發(fā)明通過...
          • 本發(fā)明涉及知識抽取技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大模型的知識圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括以下步驟:通過對話狀態(tài)跟蹤器獲取用戶當(dāng)前輸入語句,將語句輸入BERT意圖分類模型進(jìn)行領(lǐng)域標(biāo)簽解析、行為類型識別、情感傾向檢測,輸出三維分類向量,基于LSTM序列標(biāo)...
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