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          • 本發(fā)明提供了一種ATE設備狀態(tài)檢測方法及裝置,所述方法包括:響應于選擇指令在ATE設備中確定節(jié)點,并通過監(jiān)測系統(tǒng)采集運行中的ATE設備的第一模擬信號,對第一模擬信號進行處理,通過異常檢測系統(tǒng)對處理后的第一模擬信號進行檢測,從而向用戶展示AT...
          • 本發(fā)明涉及阻尼器監(jiān)測與異常識別技術領域,公開一種基于分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡的阻尼器監(jiān)測異常識別方法,包括:采用分布式傳感器網(wǎng)絡對阻尼器運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測并存儲,得到原始數(shù)據(jù)集,并采用基于小波變換的自適應濾波算法進行濾波處理,之后聯(lián)合短時傅里葉變換...
          • 本發(fā)明提供一種壓縮空氣儲能硐庫圍巖形變監(jiān)測系統(tǒng),涉及硐庫圍巖技術領域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,在硐庫壓縮空氣入口和出口區(qū)域沿管道徑向布置同心圓監(jiān)測點,獲取應變、位移的時序數(shù)據(jù);初步篩選模塊計算位移?應變變化速率比,篩選出異常點集合A;計算模塊計...
          • 本發(fā)明公開了一種融合特征交互和動態(tài)加權的滑坡易發(fā)性評估方法及系統(tǒng),屬于地質災害評估領域,包括步驟:建立評價指標體系并進行因子分級;采集滑坡與非滑坡點樣本數(shù)據(jù),采用隨機森林評估因子重要性獲取初步權重,基于I?RF模型初評易發(fā)性;利用地理探測器...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學習的單源域泛化故障診斷方法,屬于機械故障診斷領域。該方法包括:通過編碼器提取特征,得到類相關特征和類無關特征;將類相關特征和類無關特征經(jīng)過特征級協(xié)混增強模塊進行增強;將增強類相關特征和增強類無關特征經(jīng)過解碼器的處理;對...
          • 本發(fā)明公開了一種油井施工的安全監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng),屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域,所述方法包括以下步驟:采集油井施工的監(jiān)測數(shù)據(jù);從監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取特征,并對特征和監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合,獲得融合特征;通過基于機器學習的預測模型,對融合特征的檢測值進行預...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度核注意力機制的腦網(wǎng)絡分析方法,包括以下步驟:對功能磁共振成像數(shù)據(jù)進行預處理,得到每個腦區(qū)的時間序列;利用皮爾遜相關性構建每個被試的初始功能腦網(wǎng)絡作為模型的初始輸入特征;基于多尺度核注意力機制的編碼器對初始功能腦網(wǎng)絡...
          • 本申請涉及一種基于隱變量的多視圖聚類方法、裝置、設備和存儲介質。方法包括:獲取多視圖數(shù)據(jù)的隱變量,根據(jù)隱變量得到樣本的隱表示;利用V個神經(jīng)網(wǎng)絡將N個樣本的隱表示映射到視圖數(shù)據(jù)的特征空間得到各視圖數(shù)據(jù)的重構數(shù)據(jù)表示...
          • 本發(fā)明公開了一種基于幅相誤差和協(xié)方差矩陣聯(lián)合重構的自適應波束形成方法,包括:建立存在陣列通道幅相誤差時的干擾信號功率稀疏表示模型,將真實干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構轉化為幅相誤差和干擾功率的聯(lián)合估計,并將其等效表示為改進型基追蹤降噪問題;利用交...
          • 本申請涉及一種基于量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)特征提取方法和裝置,方法包括:對圖像數(shù)據(jù)進行量子態(tài)編碼,得到量子態(tài)數(shù)據(jù);構建量子核電路,并基于量子核電路對量子態(tài)數(shù)據(jù)進行映射;對量子核電路的末態(tài)進行量子測量,得到量子核矩陣;將量子核矩陣作為卷積核,并...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,提供一種數(shù)據(jù)驅動的EBT訓練場景生成方法及系統(tǒng),通過實時獲取飛行操縱數(shù)據(jù)流、生理反饋數(shù)據(jù)流以及語音交互數(shù)據(jù)流,生理反饋數(shù)據(jù)流包含瞳孔直徑變化率;基于生理反饋數(shù)據(jù)流,生成系統(tǒng)管理能力維度的量化評分;當其低于預設能力...
          • 本申請涉及一種基于傳感器信號相關抑制的欠定盲源分離優(yōu)化方法。所述方法包括:通過對測量信號進行自適應白化處理,利用動態(tài)協(xié)方差矩陣重構技術,極大降低傳感器信號間相關性,有效壓縮特征空間維度,降低采集數(shù)據(jù)之間的耦合程度。構建基于L1范數(shù)約束的聚類...
          • 本發(fā)明提供一種報表數(shù)據(jù)異常監(jiān)控與質量評估系統(tǒng)、方法及電子設備,涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取企業(yè)的報表數(shù)據(jù),并進行分析得到報表數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)類型對應的數(shù)據(jù)點;異常點分析模塊用于對數(shù)據(jù)點進行分析,結合數(shù)據(jù)類型對應的預設...
          • 本發(fā)明涉及變壓器技術領域,公開了變壓器的運行控制方法、裝置、設備、介質及程序產(chǎn)品,變壓器的運行控制方法包括:獲取變壓器中的多個方位在第一預設時間段的油溫數(shù)據(jù),對多個方位的油溫數(shù)據(jù)進行特征提取和融合,得到第一預設時間段的目標油溫數(shù)據(jù);對目標油...
          • 本發(fā)明涉及流域水環(huán)境污染溯源技術領域,公開了一種基于深度學習的流域非點源污染精準溯源方法,包括:構建包括污染源假設生成器和假設驗證器的生成驗證雙網(wǎng)絡協(xié)同框架,并建立污染源假設生成器與假設驗證器的協(xié)同優(yōu)化機制;實現(xiàn)對污染源假設的生成和概率評估...
          • 本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移實時預測方法,屬于公共安全預測領域,其內(nèi)容包括:獲取尾礦壩的在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行預處理;基于煙花鏡像粒子算法對混合特征網(wǎng)絡模型的超參數(shù)進行優(yōu)化;其次,根據(jù)優(yōu)化后的超參數(shù),訓練并構建尾礦壩位移預測模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的真空預壓土體沉降預測和控制方法,旨在實現(xiàn)對土體沉降的精準預測與動態(tài)閉環(huán)控制。該方法采用編碼器?解碼器架構構建模型框架,經(jīng)多測點時空聯(lián)合訓練及組合優(yōu)化策略完成專有模型的離線生成;通過采集目標監(jiān)測點的多源數(shù)據(jù),經(jīng)處...
          • 本申請涉及缺失數(shù)據(jù)恢復技術領域,提供一種基于雙傳感器旋轉測量的噪聲溯源分析系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)獲取模塊,獲取各個旋轉周期對應的能量矩陣,所述能量矩陣包括旋轉周期內(nèi)各個預設方向對應的能量數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)計算模塊,用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
          • 本申請公開了一種項目資源加載方法、裝置、設備及存儲介質,涉及項目資源加載方法技術領域,包括服務端將存儲的多個客戶端項目的前端資源進行分類,得到公有資源和項目私有資源;響應于客戶端初始加載項目頁面,則客戶端依次從服務端中請求公有資源和對應的項...
          • 本申請涉及一種服務器的檢索結果生成方法、裝置、計算機設備及介質,該方法包括:響應于用戶的查詢請求,利用預設的分層式索引對目標服務器的源數(shù)據(jù)進行索引檢索,確定目標數(shù)據(jù)。提取目標數(shù)據(jù)的語義向量和視覺特征,根據(jù)預設的對齊規(guī)則對齊向量和特征。提取索...
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