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          • 本申請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)至待檢測設(shè)備,以獲取原始溫度時序數(shù)據(jù);歸一化原始溫度時序數(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用實時監(jiān)控方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:構(gòu)建污水?dāng)?shù)據(jù)時序序列中每個時刻的端點界定時段,計算各時刻的放射性核素濃度超標(biāo)指數(shù);響應(yīng)于一個時刻的放射性核素濃度超標(biāo)指數(shù)大于指數(shù)閾值,獲取該時刻端...
          • 本發(fā)明公開了組串式光伏逆變器功率預(yù)測方法及系統(tǒng),涉及光伏逆變器技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過動態(tài)異常數(shù)據(jù)處理、多源時序?qū)R及多維特征構(gòu)造,解決原始數(shù)據(jù)量綱差異大、時序不同步問題,生成的融合特征向量為建模提供高質(zhì)量輸入,奠定預(yù)測精度基礎(chǔ);結(jié)合物理原理與...
          • 本發(fā)明涉及狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種桿塔傾斜狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。該方法包括:對電力桿塔進行多場數(shù)字耦合建模,得到數(shù)字孿生模型并計算電氣負荷?結(jié)構(gòu)響應(yīng)敏感度矩陣;采集包含桿塔傾角時序數(shù)據(jù)、絕緣子串偏移量、塔身微振動頻譜及基礎(chǔ)沉降梯度的多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了基于LABVIEW的電纜護層環(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的控制下實時采集電纜護層監(jiān)測點的環(huán)流數(shù)據(jù)并進行數(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)并計算特征,在特征異常時輸入分類模型得到故障...
          • 本發(fā)明涉及滾動軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法,包括S1,采集多個傳感器振動數(shù)據(jù),并疊加高斯白噪聲與脈沖噪聲,模擬強噪聲工業(yè)環(huán)境;S2,提取各傳感器振動信號的時域與頻域特征,構(gòu)建初步特征矩陣;S3,...
          • 本申請涉及一種水輪機轉(zhuǎn)輪健康狀態(tài)評價方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),其中,該方法包括:獲取水輪機組的機組運行參數(shù),其中,機組運行參數(shù)包括水輪機效率、轉(zhuǎn)輪室壓力脈動數(shù)值、轉(zhuǎn)輪葉片動態(tài)應(yīng)力、空蝕系數(shù)和頂蓋振動值;以水輪機效率最大化、轉(zhuǎn)輪葉片動態(tài)應(yīng)力最小...
          • 本發(fā)明公開了基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測保護系統(tǒng),該系統(tǒng)包括建筑數(shù)據(jù)獲取模塊、原始數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊、特征提取模型構(gòu)建模塊、狀態(tài)識別模型構(gòu)建模塊和建筑數(shù)字化監(jiān)測模塊。本發(fā)明涉及歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體是指基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字...
          • 本發(fā)明公開了流體管路系統(tǒng)隔膜閥故障自適應(yīng)識別方法,本發(fā)明涉及隔膜閥技術(shù)領(lǐng)域,解決了未對信號特征進行精細化分析,易受正常工況波動干擾的問題,本發(fā)明通過對所關(guān)聯(lián)的振動信號進行波形分析,識別對應(yīng)的待定波段,并將待定波段與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)波形進行比對,基...
          • 本申請一個或多個實施例提供一種多模態(tài)大模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),其中,多模態(tài)大模型包括用于生成與圖像對應(yīng)的圖像特征的視覺編碼層和用于基于圖像特征和查詢文本生成答復(fù)文本的大語言模型;該方法包括:以對齊視覺編碼層的圖像特征空間與大語...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能技術(shù)的老年人情感雙向交互方法,涉及老年人情感交互技術(shù)領(lǐng)域,包括:步驟一、采集老年人的音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù);步驟二、分別提取音頻特征數(shù)據(jù)和視覺特征數(shù)據(jù),并將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為音頻轉(zhuǎn)錄文本數(shù)據(jù);步驟三、將音頻特征數(shù)據(jù)、視覺...
          • 本申請涉及一種地質(zhì)數(shù)據(jù)質(zhì)檢方法、裝置和存儲介質(zhì),該方法包括:基于地質(zhì)對象的空間拓撲關(guān)系,建立多維算子規(guī)則庫;多維算子規(guī)則庫包括多個不同維度的算子規(guī)則組;獲取待查地質(zhì)數(shù)據(jù),以及針對待查地質(zhì)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢場景信息;對質(zhì)檢場景信息進行語義解析處理,得...
          • 本發(fā)明提供了一種熱風(fēng)爐拱頂?shù)臏囟阮A(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),涉及熱風(fēng)爐溫度預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取熱風(fēng)爐在當(dāng)前時間步下的運行參數(shù)數(shù)據(jù);基于運行參數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)造溫度特征矩陣,溫度特征矩陣包括運行參數(shù)數(shù)據(jù)以及基于運行參數(shù)數(shù)據(jù)確定的空燃比趨勢特征、拱...
          • 本發(fā)明提出一種卷簾門安全性能預(yù)測方法,屬于數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域,包含動態(tài)切片、時間加權(quán)聚合、自適應(yīng)投影及預(yù)測解碼器模塊,動態(tài)切片模塊劃分時間序列關(guān)鍵時段,捕捉卷簾門變量的多尺度非均勻變化,構(gòu)建時序切片特征;時間加權(quán)聚合模塊通過動態(tài)權(quán)重分配融合不同時...
          • 本發(fā)明屬于教育信息化與人工智能技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于多模態(tài)感知的教育場景智能識別系統(tǒng),該系統(tǒng)由多源教育場景數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與語義統(tǒng)一編碼模塊、高維時序特征提取模塊、多模態(tài)特征融合模塊、時序動作智能識別模塊、實時誤操作檢測與個性...
          • 本發(fā)明涉及鐵路工程技術(shù)領(lǐng)域,具體的是一種軌道平順性影響因素相關(guān)性分析方法,包括:以軌道平順性對應(yīng)的軌距偏差、高低不平順、水平不平順、軌向不平順和曲率變化率作為參數(shù)分量,使用高斯混合模型對參數(shù)分量之間的基準(zhǔn)值和容許閾值進行計算,并確定各參數(shù)分...
          • 本發(fā)明公開了多模態(tài)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的智能清洗與特征提取系統(tǒng)及方法,涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。用于解決多源異構(gòu)信號時間對齊不準(zhǔn)確、故障特征易被背景噪聲掩蓋、工況變化下因果鏈條不清晰及特征穩(wěn)定性差的問題。首先,基于旋轉(zhuǎn)設(shè)備主振動頻率動態(tài)調(diào)整匹配窗口,并...
          • 本發(fā)明公開了適應(yīng)電力系統(tǒng)特征的固態(tài)變壓器磁芯損耗計算方法;該方法先收集實測鐵氧體磁芯損耗數(shù)據(jù),擬合經(jīng)典兩項式模型的磁滯與渦流損耗參數(shù);通過渦流與磁滯損耗平衡點及弛豫效應(yīng)設(shè)100kHz為低頻和中高頻分界點,以集膚效應(yīng)表征參數(shù)>2為中頻和高頻分...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種業(yè)務(wù)拜訪場景下距離矩陣的獲取方法及裝置;包括:篩選目標(biāo)區(qū)域的興趣點集合中的異常點,獲取目標(biāo)興趣點集合;將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個面積相同的基本單元;基于基本單元對興趣點進行聚合,得到目標(biāo)基本單元,每個目標(biāo)基本...
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