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          • 一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號參數(shù)辨識方法,屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數(shù)辨識技術(shù)領(lǐng)域,首先利用CEEMDAN算法完成對含噪聲的寬頻振蕩信號的降噪、重構(gòu),得到重構(gòu)后的寬頻振蕩波形;其次利用ESPRIT算法對重構(gòu)后的寬頻...
          • 本發(fā)明公開了一種基于振動無線傳感的旋轉(zhuǎn)機械健康態(tài)勢感知系統(tǒng),屬于設備監(jiān)測分析技術(shù)領(lǐng)域;用于解決現(xiàn)有方案數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)魯棒性不佳的技術(shù)問題;通過從原始振動信號采集到高質(zhì)量特征輸入的可靠轉(zhuǎn)換,顯著提升了系統(tǒng)對早期故障的感知靈敏度;通過構(gòu)建特征動...
          • 本發(fā)明提供了一種基于小波解耦與因果卷積注意力的增量式航發(fā)壽命預測方法,包括:步驟1,獲得原始時域振動信號:將原始時域振動信號作為輸入;步驟2,劃分訓練集:將原始時域振動信號按比例分割為訓練集和測試集;步驟3,進行多重串聯(lián)幅相混合增強;步驟4...
          • 本發(fā)明公開了一種基于擾動恢復增強與跨域適配機制的鋰電池健康狀態(tài)估計方法及系統(tǒng),涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域,對帶SOH標簽的原始數(shù)據(jù)進行模擬退化再生,生成高保真擴展樣本,構(gòu)建增強數(shù)據(jù)集以解決原始標注數(shù)據(jù)稀缺難題;對增強數(shù)據(jù)實施層級解析,挖掘鋰電池運行...
          • 本發(fā)明公開了基于盲源分離的水電濾油機故障診斷系統(tǒng)及方法,涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、自適應預處理模塊、診斷引擎模塊、數(shù)字孿生模型庫和應用模塊。數(shù)據(jù)采集模塊同步采集多源異構(gòu)觀測信號;自適應預處理模塊采用基于智能優(yōu)化算法的自適應...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì),所述數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取待處理的原始數(shù)據(jù),其中,所述待處理的原始數(shù)據(jù)包括質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)、原材料批次信息、生產(chǎn)工藝參數(shù)和設備運行狀態(tài)信息;將所述待處理的原始數(shù)據(jù)存儲于預設的分布式文件系統(tǒng)中;...
          • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合高分辨率測井數(shù)據(jù)的活動斷層鉆孔地層對比方法,涉及地層比對技術(shù)領(lǐng)域,包括:首先分別獲取測試斷層區(qū)域以及測試底層區(qū)域;基于電成像測井進行實時數(shù)據(jù)采集,并建立差異化分析模型;對差異化分析模型進行優(yōu)化,得到地斷層對比模型;基于地...
          • 本申請公開了一種服務器配置匹配方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及服務器測試技術(shù)領(lǐng)域,由于獲取在歷史測試中服務器的各組配置數(shù)據(jù)分別對應的多維特征向量,進一步,基于目標配置數(shù)據(jù)對應的多維目標特征向量以及各組配置數(shù)據(jù)分別對應的多維特征向量,計算各組...
          • 本發(fā)明一種用于智能電表的數(shù)據(jù)特征分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:采集目標區(qū)域中所有用電用戶在預設時間段內(nèi)的日用電量數(shù)據(jù)并進行預處理,得到相應的日用電量時間序列和日用電量曲線;計算每個用戶相鄰日用電量曲線之間的相似度,獲取...
          • 本申請公開了一種電力的連鎖故障路徑分類方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及電力安全防護技術(shù)領(lǐng)域,包括基于電力系統(tǒng)的連續(xù)時間軸構(gòu)建時間窗口集合,利用所述時間窗口集合和所述電力系統(tǒng)的有序靜態(tài)快照集合構(gòu)建用于描述連鎖故障路徑的各時序圖;將各所述時序圖映射...
          • 本申請?zhí)峁┮环N跨域時序數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)目標域訓練的目標模型對所述目標域的待測試時序數(shù)據(jù)進行分類,獲得所述待測試時序數(shù)據(jù)的分類結(jié)果;其中,所述目標模型是根據(jù)源域的源模型參數(shù)和目標...
          • 本發(fā)明提供了基于信道狀態(tài)信息的人體行為識別方法及系統(tǒng),涉及行為識別領(lǐng)域,包括對采集的多天線CSI數(shù)據(jù)進行預處理得到可用于人體行為識別的CSI數(shù)據(jù);通過動作捕捉得到與各類行為動作對應的CSI數(shù)據(jù)片段;提取CSI數(shù)據(jù)片段中的時域特征、頻域特征、...
          • 本發(fā)明涉及聲波透射法基樁檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基樁施工質(zhì)量實時檢測AI模型的訓練方法、基樁施工質(zhì)量實時檢測方法及裝置。包括:在混凝土澆筑時,通過第一聲波透射法基樁檢測操作獲取第一檢測數(shù)據(jù),第一檢測數(shù)據(jù)包含現(xiàn)澆混凝土樁身在不同深度處的聲波參數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于圖學習的異常電力交易行為識別方法,包括下述步驟;數(shù)據(jù)生成:生成日負荷曲線,模擬對應的正常與異常交易行為;數(shù)據(jù)處理:識別對應包含當日日負荷曲線在內(nèi)的數(shù)據(jù),將平均電價作為單位基準電價,將其余交易電價標幺化,并將需要檢測的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明涉及知識產(chǎn)權(quán)評估與人工智能應用交叉技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于LLM特征提取和相似度匹配的專利價值量化評估方法,通過LLM對專利非結(jié)構(gòu)化文本進行深度語義特征提取,結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成綜合特征向量;基于向量空間檢索和余弦相似度匹配找到可比專利...
          • 本發(fā)明涉及智能軌道交通技術(shù)與時空數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,具體涉及一種基于動態(tài)狀態(tài)增廣網(wǎng)絡的旅客出行意圖自驅(qū)動識別方法,該方法用于從海量、匿名的軌道交通出行軌跡中,深度識別旅客潛在出行意圖與行為模式。本方法的核心在于構(gòu)建一個動態(tài)狀態(tài)增廣的軌道拓撲網(wǎng)絡,...
          • 本發(fā)明涉及地震勘探相關(guān)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于MFU?Net模型的地震震相拾取方法。本發(fā)明整體設計極大地提高了地震震相拾取的準確性,相比傳統(tǒng)的U?Net模型,MFU?Net通過優(yōu)化跳躍連接、加強瓶頸層的關(guān)鍵特征提取能力,并解決數(shù)據(jù)集不平衡的問...
          • 本發(fā)明涉及水環(huán)境風險監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種評估水體發(fā)生藻類水華風險的方法。所述方法包括以下步驟:收集待評估水體的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù),包括藍藻豐度數(shù)據(jù)、水質(zhì)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù);分析藍藻豐度或葉綠素a濃度與待評估水體的水質(zhì)、水文數(shù)據(jù)的相關(guān)性;篩選出與...
          • 本發(fā)明提供基于多維度指標的智能故障自愈方法,涉及故障檢測與修復技術(shù)領(lǐng)域,包括過采集多源數(shù)據(jù)并進行特征工程處理,利用XGBoost分類器進行故障分類,根據(jù)故障類型結(jié)合控制器類型和服務等級特征選擇組合修復策略,并通過服務依賴圖譜優(yōu)化后執(zhí)行修復操...
          • 本申請實施例涉及數(shù)控機床主軸精度控制技術(shù)領(lǐng)域,提供一種確定數(shù)控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產(chǎn)品。在獲取到數(shù)控機床主軸的振動信號序列后,可以對振動信號序列進行分塊處理,并對各振動信號序列塊進行局部均值分解,得到不同的信號特征,并形成不同...
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