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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的新風(fēng)機(jī)組故障預(yù)測(cè)方法，涉及故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，采集新風(fēng)機(jī)組的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和傳感器自身狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)集；對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，獲取設(shè)備運(yùn)行特征和傳感器健康特征，構(gòu)建傳感器故障規(guī)則集和設(shè)備故障規(guī)則集，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種配電架空線路的故障檢測(cè)方法，包括：獲取目標(biāo)信號(hào)集，使用小波變換，對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行分解，得到多層高頻細(xì)節(jié)系數(shù)和低頻近似系數(shù)，并使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，對(duì)低頻近似系數(shù)進(jìn)行分解，得到多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)，然后構(gòu)建目標(biāo)信號(hào)所對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種配電架空線路的故障檢測(cè)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)信號(hào)集，對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行分解，得到多層高頻細(xì)節(jié)系數(shù)和多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)，以確定高頻特征集中每個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)重、偏度、峰度和近似熵，并構(gòu)建目標(biāo)信號(hào)所對(duì)應(yīng)的多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于動(dòng)態(tài)模式分解的擾動(dòng)源定位方法，屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行與分析技術(shù)領(lǐng)域，通過對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣分解，準(zhǔn)確提取系統(tǒng)的振蕩模態(tài)特征；進(jìn)一步，構(gòu)建融合時(shí)空特性的參與因子分析模型，綜合考慮模態(tài)的空間分布特性和時(shí)間演化特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)振蕩源的精確定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了協(xié)作學(xué)習(xí)下基于注意力機(jī)制的多模態(tài)情感識(shí)別方法，獲取樣本和對(duì)應(yīng)的情緒狀態(tài)，基于樣本生成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、以及測(cè)試集；構(gòu)建協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識(shí)別模型；定義協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識(shí)別模型的損失函數(shù)；基于訓(xùn)練集對(duì)協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識(shí)別模型訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多尺度頻感動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的軸承故障診斷方法，包括：采集軸承運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理得到時(shí)頻矩陣，隨后將時(shí)頻矩陣劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；搭建多尺度頻率網(wǎng)絡(luò)感知模型，將訓(xùn)練集中的時(shí)頻矩陣輸入該模型實(shí)現(xiàn)多尺度特征的提取，隨后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無(wú)線傳感器的高空作業(yè)在線監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：對(duì)高空作業(yè)平臺(tái)部署多類型無(wú)線傳感器陣列采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力數(shù)據(jù)、環(huán)境溫濕度和人員狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；對(duì)多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于屬性增強(qiáng)的金融交易信息的異常節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法，本申請(qǐng)通過根據(jù)所述圖數(shù)據(jù)得到鄰接矩陣及對(duì)角矩陣及標(biāo)準(zhǔn)化鄰接矩陣；結(jié)合節(jié)點(diǎn)集合中的每個(gè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)確定連接強(qiáng)度；根據(jù)頻率權(quán)重和連接強(qiáng)度確定每個(gè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的采樣概率；根據(jù)圖數(shù)據(jù)和采樣概率確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的柴油機(jī)故障預(yù)警方法，包括：獲取柴油機(jī)的歷史故障樣本集以及目標(biāo)窗口數(shù)據(jù)；獲取各維度的歷史運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)與各類型故障之間的故障關(guān)聯(lián)；獲取單維度BPA函數(shù)；對(duì)單維度BPA函數(shù)進(jìn)行融合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于云計(jì)算的智能電能表誤差校驗(yàn)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集電網(wǎng)中的電壓誤差數(shù)據(jù)以及電流誤差數(shù)據(jù)，獲取每個(gè)時(shí)刻的電壓誤差數(shù)據(jù)段的直觀波動(dòng)程度；獲取每個(gè)時(shí)刻的電壓誤差數(shù)據(jù)段中每個(gè)電壓誤差數(shù)據(jù)的相似數(shù)據(jù)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于變壓器監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多物理量特征的電力變壓器故障識(shí)別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明從可聽聲信號(hào)中提取50Hz奇偶倍頻比、峰值幅度和短時(shí)傅里葉變換時(shí)頻譜圖；從超聲信號(hào)中提取小波能量熵和目標(biāo)頻帶能量占比，從特高頻信號(hào)中提取特高頻PR...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種人工智能輔助下的消防平臺(tái)數(shù)字孿生體構(gòu)建方法，包括：獲取采集源點(diǎn)在各時(shí)刻的各項(xiàng)源數(shù)據(jù)；篩選各項(xiàng)源數(shù)據(jù)獲得差異化源點(diǎn)及其在各時(shí)刻的消防事件向量；通過消防事件向量的偏離情況得到獨(dú)立檢驗(yàn)事件向量，利用消防事件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多模態(tài)感知的腔道環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法及相關(guān)裝置。該方法包括：同步采集腔道視覺、接觸力與電磁定位數(shù)據(jù)；對(duì)三類數(shù)據(jù)分別進(jìn)行精煉處理；對(duì)精煉后的視覺數(shù)據(jù)提取YOLO特征，對(duì)接觸力數(shù)據(jù)利用mamba模型輸出動(dòng)態(tài)觸覺特征，對(duì)定位數(shù)據(jù)經(jīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種面向柔性手術(shù)器械的多源感知數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合方法及相關(guān)裝置。該方法包括：在工作環(huán)境中基于時(shí)間戳同步技術(shù)采集光學(xué)、力學(xué)、位姿多模態(tài)感知數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)鐘補(bǔ)償及基于器械運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的空間坐標(biāo)變換，完成時(shí)空配準(zhǔn)；將配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種基于空間鄰近度的小麥條銹病動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。其中，小麥條銹病監(jiān)測(cè)方法包括獲取小麥的空間分布范圍、以及空間分布范圍對(duì)應(yīng)的多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)；基于時(shí)間序列諧波分析與有效積溫法，根據(jù)多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供一種道路工程低碳數(shù)據(jù)可信交互方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建全生命周期階段劃分模型，依據(jù)各階段的業(yè)務(wù)活動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的低碳數(shù)據(jù)，并為所述低碳數(shù)據(jù)附加階段標(biāo)識(shí)、時(shí)間戳和空間位置標(biāo)簽；基于預(yù)設(shè)的工程邏輯、數(shù)據(jù)因果關(guān)系與碳排放因子模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于聚類處理的隱私數(shù)據(jù)安全保護(hù)方法及系統(tǒng)，方法包括登錄信息獲取、登錄模式單元生成、常規(guī)登錄模式組區(qū)分、常規(guī)登錄模式組合并、邊緣登錄模式風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定和隱私保護(hù)。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)保護(hù)領(lǐng)域，具體是指基于聚類處理的隱私數(shù)據(jù)安全保護(hù)方法及系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種水表計(jì)量數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)方法，所述方法應(yīng)用于智能水表管理系統(tǒng)，所述智能水表管理系統(tǒng)與預(yù)設(shè)的加密存儲(chǔ)中心存在通信連接，所述方法包括：響應(yīng)于接收到的水表計(jì)量數(shù)據(jù)上傳請(qǐng)求，從所述加密存儲(chǔ)中心獲取的生物特征模板創(chuàng)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于非結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)與訪問控制方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取多個(gè)數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)的待處理時(shí)序元數(shù)據(jù)，計(jì)算敏感度特征和得分，劃分敏感度等級(jí)；根據(jù)敏感度等級(jí)分配差分隱私預(yù)算進(jìn)行處理；設(shè)置分級(jí)訪問權(quán)限并對(duì)訪問者信息脫敏；分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種巖溶地區(qū)樁基智能定位與精準(zhǔn)施工方法，包括獲取目標(biāo)工程區(qū)域的巖溶發(fā)育特征數(shù)據(jù)集，包括三維地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)組和巖溶屬性數(shù)據(jù)組。對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到巖溶預(yù)處理數(shù)據(jù)集。基于特征提取模型，對(duì)預(yù)處理后的三維地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)組進(jìn)行特征提取，生...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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