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          • 本申請涉及一種基于分布式水文模型的融雪徑流定量分析方法。所述方法包括:基于預設分布式水文模型、預設水文循環(huán)過程和子流域的各水文結構分別對應的目標融雪運動路徑,確定各所述目標融雪運動路徑的各水文結構在當前時刻的融雪水量;基于所述融雪水量,確定...
          • 本申請涉及一種基于分布式水文模型的凍土冰融水徑流定量分析方法。所述方法包括:將目標區(qū)域中的土壤劃分為至少一個土層,并構建各土層對應的固態(tài)冰質量參數;針對任一土層,根據土層所在的位置確定土層對應的水分遷移路徑,并根據土層中固態(tài)冰和融化水之間的...
          • 本申請?zhí)峁┮环N混聯礦用電鏟的設計方法及裝置、可讀存儲介質,該方法包括:根據礦用電鏟的運動特性和自由度需求,基于旋量理論對礦用電鏟進行型綜合,確定礦用電鏟的多個備選構型;對多個備選構型的礦用電鏟進行離散元仿真,分別確定多個備選構型的礦用電鏟的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于強化學習的超透鏡逆設計優(yōu)化方法,具體包括以下步驟:步驟一:構建納米結構庫,將納米結構庫中的納米環(huán)結構排列在三維矩陣迷宮中;步驟二:建立物理信息多智能體強化學習框架:將三維矩陣迷宮劃分為多個二維迷宮切片;設置多個智能體分別...
          • 本發(fā)明涉及數值仿真技術領域,具體涉及三維元胞自動機與有限元耦合的鋼板腐蝕數值仿真方法,本發(fā)明通過初始仿真數據分析不同時刻下每個元胞網格區(qū)域的初始腐蝕速度和初始腐蝕程度,設置有限元網格分解的單位元尺寸,將元胞網格區(qū)域劃分為多個單位元區(qū)域,并獲...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數字孿生的蛋雞類養(yǎng)殖模擬系統(tǒng),涉及智能養(yǎng)殖技術領域,包括數據采集單元,用于獲取多維狀態(tài)參數,并輸出至生物狀態(tài)量化單元;生物狀態(tài)量化單元,用于解算出個體代謝率指數與群體聚集熵;時滯特征分析單元,用于量化并生成生物響應時滯復...
          • 本發(fā)明提供一種核燃料組件有限元分析自動建模方法,屬于數字模型處理技術領域,該方法包括:獲取初始幾何模型后,進行預處理、抽殼操作,并識別接觸特征和焊點特征。再根據接觸特征和焊點特征,對核燃料組件的有限元模型進行接觸特征和焊點特征的自動創(chuàng)建?;?..
          • 一種基于洗牌差分隱私的矩陣分解推薦方法,包括:獲取用戶與項目之間的交互數據集,并將其輸入至矩陣分解推薦模型中進行處理,得到對用戶的項目推薦結果;還包括訓練得到矩陣分解推薦模型:在服務端預處理模型信息;根據預處理好的模型信息在用戶端計算用戶特...
          • 本發(fā)明涉及社區(qū)管理技術領域,具體公開了一種應用于智慧養(yǎng)老社區(qū)的數據管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括步驟:獲取原始健康數據,并將原始健康數據預處理為健康數據記錄;將健康數據記錄劃分出多個數據塊,并計算各個數據塊的哈希值;以數據塊的哈希值建立或增...
          • 本發(fā)明涉及故障診斷技術領域,具體為觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng),觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng)包括數據采集模塊、磨損診斷模塊、接觸面檢測模塊、緩沖判定模塊、復合診斷模塊。本發(fā)明中,通過三相分閘時間序列、電阻瞬時值、壓力信號與沖擊波包絡按毫秒級時間...
          • 本發(fā)明屬于電動汽車電池管理系統(tǒng)技術領域,具體涉及一種基于圖神經網絡的自適應電動汽車電池狀態(tài)預測與智能充電方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1、電池單體關系圖構建;S2、基于圖注意力網絡的SOC/SOH聯合預測;S3、自適應充電策略生成;S4、自適...
          • 本發(fā)明涉及數據處理技術領域,具體為一種基于多模態(tài)融合的標準化檢測結果校準方法,包括,通過對不同模態(tài)數據進行高精度時空同步與標準化,利用時間戳對齊、互相關函數及IMU動態(tài)補償,通過采用局部異常因子算法結合動態(tài)參數調整,并利用多模態(tài)數據內在關聯...
          • 本發(fā)明屬于多模態(tài)數據融合識別技術領域,設計了一種光電?雷達時空協同的脈沖路由識別方法,實現了對多模態(tài)數據的高效融合與利用,達到了在模態(tài)部分缺失或受干擾時仍能準確識別目標的效果。與現有方法相比,該方法可以應用于模態(tài)缺失的情況,適用場景更廣。時...
          • 本發(fā)明公開一種變工況下小樣本的滾動軸承故障診斷方法和系統(tǒng),涉及故障診斷領域,診斷方法包括:獲取樣本數據信號;劃分樣本數據信號;構建多個串接的基礎卷積塊,并在其中相鄰的兩個基礎卷積模塊之間添加DGAA模塊形成基于DGAA的卷積特征提取網絡;將...
          • 本發(fā)明涉及信號處理領域,公開了一種基于多級殘差交叉注意力的航跡識別和分類方法。該方法由全局特征提取網絡和分類網絡組成,其中全局特征提取網絡由多個殘差交叉注意力模塊順序堆疊,每一級模塊包括殘差特征提取模塊與交叉注意力模塊,分別用于提取局部特征...
          • 本申請涉及智能運動設備技術領域,提供了一種智能跳繩的計數誤差修正及運動強度動態(tài)分級方法及系統(tǒng)。方法通過獲取跳繩過程中的三維運動數據;對三維運動數據進行特征提取,獲取跳繩運動特征;通過所述跳繩運動特征在三維運動數據中識別出目標數據段;在目標數...
          • 本申請涉及數據處理的領域,具體提供一種分析標注數據的方法、系統(tǒng)和裝置,該方法包括,對存儲在主題隊列中的日志數據進行解析驗證,確定日志數據是否出現異常;在確定日志數據出現異常時,根據預設的處理策略,處理并合并日志數據和當前標注任務以及與目標用...
          • 本發(fā)明涉及水文水資源技術領域,具體為多源數據驅動的復雜水域流向識別方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:通過整合水文觀測、遙感影像、地形數據的多維度信息,并通過去噪、時空對齊及特征提取,構建標準化水域特征數據集;S2:基于量子路徑疊加原理,融合多...
          • 本申請涉及一種用電行為模式確定方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質和程序產品。所述方法包括:獲取多個樣本電力負荷曲線,并基于多個樣本電力負荷曲線和最大均值差異MMD模型,對高斯混合模型進行訓練,得到訓練后的高斯混合模型;將多個預設負荷數據數...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電功率數據處理與動態(tài)擬合方法及系統(tǒng),包括:采集光伏發(fā)電的歷史數據集;對歷史數據集進行數據預處理,去除限電狀態(tài)、陰雨雪天氣、功率波動超過設定閾值的日期對應的數據,得到用于數據擬合的樣本數據;基于樣本數據的數學特性,得到樣...
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