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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數(shù)字孿生體構(gòu)建方法，包括：獲取采集源點(diǎn)在各時刻的各項(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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								      本發(fā)明屬于變壓器監(jiān)測技術(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別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明從可聽聲信號中提取50Hz奇偶倍頻比、峰值幅度和短時傅里葉變換時頻譜圖；從超聲信號中提取小波能量熵和目標(biāo)頻帶能量占比，從特高頻信號中提取特高頻PR...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于云計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)，獲取每個時刻的電壓誤差數(shù)據(jù)段的直觀波動程度；獲取每個時刻的電壓誤差數(shù)據(jù)段中每個電壓誤差數(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)；對單維度BPA函數(shù)進(jìn)行融合，...
								
            
							
            
							
						
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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)檢測方法，本申請通過根據(jù)所述圖數(shù)據(jù)得到鄰接矩陣及對角矩陣及標(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)明涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無線傳感器的高空作業(yè)在線監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：對高空作業(yè)平臺部署多類型無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；對多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行時空對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多尺度頻感動態(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)下的振動信號，對其進(jìn)行預(yù)處理得到時頻矩陣，隨后將時頻矩陣劃分為訓(xùn)練集和測試集；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)情感識別方法，獲取樣本和對應(yīng)的情緒狀態(tài)，基于樣本生成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、以及測試集；構(gòu)建協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識別模型；定義協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識別模型的損失函數(shù)；基于訓(xùn)練集對協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識別模型訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于動態(tài)模式分解的擾動源定位方法，屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行與分析技術(shù)領(lǐng)域，通過對實(shí)測數(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間演化特征，實(shí)現(xiàn)對振蕩源的精確定位...
								
            
							
            
							
						
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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方法、存儲介質(zhì)及設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)信號集，對目標(biāo)信號進(jìn)行分解，得到多層高頻細(xì)節(jié)系數(shù)和多個本征模態(tài)函數(shù)，以確定高頻特征集中每個數(shù)據(jù)的權(quán)重、偏度、峰度和近似熵，并構(gòu)建目標(biāo)信號所對應(yīng)的多維...
								
            
							
            
							
						
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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方法，包括：獲取目標(biāo)信號集，使用小波變換，對目標(biāo)信號進(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，對低頻近似系數(shù)進(jìn)行分解，得到多個本征模態(tài)函數(shù)，然后構(gòu)建目標(biāo)信號所對...
								
            
							
            
							
						
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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)測方法，涉及故障預(yù)測技術(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)明公開一種航空發(fā)動機(jī)故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取航空發(fā)動機(jī)在額定轉(zhuǎn)速運(yùn)行過程中指定部位的時域振動信號；對時域振動信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到與時域振動信號對應(yīng)的m個時域信號分量；選取m個時域信號分量中的前n個，得到n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種照明評分模型的構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及照明評分方法，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該照明評分模型的構(gòu)建方法包括：獲取與多個光環(huán)境各自對應(yīng)的評分?jǐn)?shù)據(jù)和多個光環(huán)境數(shù)據(jù)，光環(huán)境數(shù)據(jù)是對指定空間在光環(huán)境中的黑板區(qū)域或桌面區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向工控物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備用數(shù)據(jù)處理方法，包括：采集工業(yè)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到規(guī)范化矩陣；初始化稀疏字典學(xué)習(xí)模型，設(shè)定初始字典結(jié)構(gòu)與稀疏系數(shù)，執(zhí)行初步稀疏分解；構(gòu)建花朵授粉算法搜索空間，優(yōu)化分層數(shù)、正則權(quán)重和切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，為一種基于非線性及時變特征的河流溶解氧關(guān)鍵因子辨識方法，包括：構(gòu)建初始因子集，計算溶解氧與初始因子集的各個影響因子的MIC值；設(shè)置MIC值目標(biāo)值，篩選MIC值大于MIC值目標(biāo)值的若干因子，組成第二因子集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電路板檢測技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種電路板損壞檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、通過探針陣列同步采集電路板測試點(diǎn)的接觸電阻信號、探針壓力信號和環(huán)境數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理；S2、建立接觸抗阻動態(tài)模型，刻畫電路板接觸阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)與物理聯(lián)合驅(qū)動的流域徑流不確定性預(yù)報方法，包括獲取目標(biāo)流域的徑流序列數(shù)據(jù)和外部預(yù)報因子數(shù)據(jù)；構(gòu)建徑流不確定性生成模型，通過帶約束的擴(kuò)散生成器對徑流序列數(shù)據(jù)進(jìn)行概率擴(kuò)散，并生成近似徑流數(shù)據(jù)；設(shè)計聯(lián)合損失函數(shù)更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種洗衣機(jī)結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備，屬于洗衣機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域。其中，洗衣機(jī)結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測方法包括：獲取洗衣機(jī)在運(yùn)行階段中的偏心值、負(fù)載重量值、振動特性信息和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)信息，其中所述振動特性信息用于表征洗滌桶在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N刀具質(zhì)量狀態(tài)在線監(jiān)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及刀具質(zhì)量檢測領(lǐng)域。該方法包括：將至少一個振動信號頻段的能量值作為第一參數(shù)；以聲發(fā)射信號的均值和均方根值作為第二參數(shù)；建立刀具質(zhì)量監(jiān)測模型，其包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和參數(shù)優(yōu)化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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