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          • 本發(fā)明涉及地震勘探相關領域,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,相比傳統的U?Net模型,MFU?Net通過優(yōu)化跳躍連接、加強瓶頸層的關鍵特征提取能力,并解決數據集不平衡的問...
          • 本發(fā)明涉及水環(huán)境風險監(jiān)測技術領域,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)測數據,包括藍藻豐度數據、水質數據和水文數據;分析藍藻豐度或葉綠素a濃度與待評估水體的水質、水文數據的相關性;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領域,包括過采集多源數據并進行特征工程處理,利用XGBoost分類器進行故障分類,根據故障類型結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控機床主軸精度控制技術領域,提供一種確定數控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產品。在獲取到數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...
          • 本申請實施例提供一種確定數控機床主軸動態(tài)誤差的方法及計算機程序產品。獲取用于數控機床主軸的振動信號序列;將振動信號序列輸入至預先訓練的深度時間卷積網絡中,由深度時間卷積網絡預測數控機床主軸的動態(tài)誤差所屬的誤差類別,其中,深度時間卷積網絡通過...
          • 本申請涉及數據處理技術領域,尤其涉及基于物聯網的隧道電氣安全監(jiān)測方法及系統;構建調節(jié)系數;將調節(jié)系數與預設的初始截斷距離的乘積作為最優(yōu)截斷距離,基于最優(yōu)截斷距離使用DPC算法對電氣設備進行異常檢測。本申請具有提高隧道內電氣設備監(jiān)測準確度的效...
          • 本發(fā)明涉及數據處理技術領域,尤其涉及一種用于電氣設備的監(jiān)控方法及系統,該方法將電氣設備的任一監(jiān)測指標的實時數據,以及歷史時段內的歷史數據組成數據序列,根據數據序列中每個數據在不同情況下的變化規(guī)律,得到每個數據的三種異常特征值;針對任一種異常...
          • 本發(fā)明公開了一種多參數的水浴鍋防腐監(jiān)測方法、系統、水浴鍋及存儲介質,屬于水浴鍋技術領域。本發(fā)明通過獲取水浴鍋的材料數據和所述水浴鍋中目標介質的指標數據,所述材料數據包括:材料類型、材料厚度以及對所述材料類型在腐蝕介質接觸下的腐蝕速率跳變值;...
          • 本發(fā)明涉及壓敏涂料技術領域,具體為一種基于壓敏涂料色差識別的結構應力監(jiān)測系統,系統包括:圖像分析模塊、頻率識別模塊、節(jié)律提取模塊、路徑對比模塊、預警判定模塊。本發(fā)明中,通過圖像色差梯度密度分析與物理響應頻率信息的結合,實現色差異常區(qū)域在時間...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數據的電容器質量檢測方法及系統,涉及電力設備智能監(jiān)測技術領域,包括將多源數據生成數據矩陣,提取數據矩陣中的每一列,表示為標量函數,使用非對稱熱擴散方程模擬動態(tài)演化,計算演化后的特征場值;基于演化后的特征場值,計算特征演...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數據特征的飛行器舵面故障在線探測方法,涉及飛行器故障在線探測技術領域,其通過實時跟蹤故障關聯參數的變化,結合統計檢驗和數據特征分析等手段獲得故障發(fā)生時刻、故障類型識別結果以及故障參數在線估計結果。本發(fā)明相較于直接硬件探測...
          • 本發(fā)明屬于數據分析技術領域,本發(fā)明公開了一種基于軌道交通大模型數據分析的網絡智能中心;所述智能中心包括:設備狀態(tài)預測模塊、韌性決策構建模塊、資源動態(tài)平衡模塊、因果推理機制模塊和人機混合評估模塊,對特征向量進行分析,得到量化和反饋軌道安全的軌...
          • 本發(fā)明提供一種基于卷積流對抗網絡的智能異常檢測方法及系統,涉及異常檢測技術領域,該方法包括采集設備全生命周期振動信號,處理為時頻圖,分正常訓練集與全周期測試集;構建含生成器和判別器的卷積流對抗網絡;預訓練生成器,再交替優(yōu)化判別器和生成器;以...
          • 本發(fā)明公開了一種應用于證據污染平臺的智能管理系統及方法,涉及智能管理技術領域,本發(fā)明通過采集平臺歷史數據,經預處理后,基于歷史數據,構建證據價值評估模型和污染風險評估模型;證據價值評估模型融合結合PageRank算法和加權線性回歸算法,生成...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息化領域。本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數據融合的甲狀腺癌電子病歷系統,其包括多模態(tài)數據采集模塊采集患者文本、超聲影像、基因、生化指標及臨床數據并標準化校準生成標準數據;多模態(tài)特征提取模塊通過多技術提取各標準數據的語義、結構、突...
          • 本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數據的環(huán)境噪聲監(jiān)測方法,涉及環(huán)境監(jiān)測技術領域,包括以下步驟:S1:同步采集環(huán)境中的多模態(tài)數據,多模態(tài)數據包括原始聲學信號、氣象數據及視頻圖像數據;S2:數據處理與特征提取;S3:基于頻譜圖的信噪比與時域方差動態(tài)調整自...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術領域,公開了一種面向壓氣機整體葉盤加工的多傳感器數據融合方法,本發(fā)明對各傳感器數據信號進行濾波與時間對齊,并對數據進行了歸一化,然后通過時頻域雙流輸入BiLSTM特征提取模塊對振動信號和功率信號進行特征提取,采用具有...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自適應傅里葉神經過程的海洋多源數據融合方法,涉及數據融合技術領域,具體包括如下步驟:對海洋變量場數據進行預處理。針對任意時間點自適應生成集合背景場。將背景場、真值和觀測值組織成標準化、用于自適應傅里葉神經過程模型訓練的數...
          • 本發(fā)明公開了基于多污染物協同與時空特征融合的污染物異常檢測方法,包括以下步驟:S1、構建多污染物傳感器網絡數據集;S2、對研究區(qū)域內多污染物傳感器網絡數據集進行清洗與預處理;S3、對多污染物傳感器網絡數據集通過貝葉斯變分推斷學習單污染物傳感...
          • 本發(fā)明公開了一種多維度大模型測試評價方法及系統,屬于人工智能測試技術領域,融合基礎模型、平臺能力與應用性能實現多維度大模型測試評價,包括:基礎模型能力評價,包括敏感詞庫+BERT語義雙引擎安全檢測和上下文依賴測試鏈;模型平臺能力評價,包括預...
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