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								      本申請(qǐng)涉及缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于雙傳感器旋轉(zhuǎn)測(cè)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(gè)旋轉(zhuǎn)周期對(duì)應(yīng)的能量矩陣，所述能量矩陣包括旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)各個(gè)預(yù)設(shè)方向?qū)?yīng)的能量數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的真空預(yù)壓土體沉降預(yù)測(cè)和控制方法，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)土體沉降的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)閉環(huán)控制。該方法采用編碼器?解碼器架構(gòu)構(gòu)建模型框架，經(jīng)多測(cè)點(diǎn)時(shí)空聯(lián)合訓(xùn)練及組合優(yōu)化策略完成專有模型的離線生成；通過(guò)采集目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的多源數(shù)據(jù)，經(jīng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法，屬于公共安全預(yù)測(cè)領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取尾礦壩的在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于煙花鏡像粒子算法對(duì)混合特征網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；其次，根據(jù)優(yōu)化后的超參數(shù)，訓(xùn)練并構(gòu)建尾礦壩位移預(yù)測(cè)模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及流域水環(huán)境污染溯源技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的流域非點(diǎn)源污染精準(zhǔn)溯源方法，包括：構(gòu)建包括污染源假設(shè)生成器和假設(shè)驗(yàn)證器的生成驗(yàn)證雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同框架，并建立污染源假設(shè)生成器與假設(shè)驗(yàn)證器的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制；實(shí)現(xiàn)對(duì)污染源假設(shè)的生成和概率評(píng)估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變壓器技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了變壓器的運(yùn)行控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，變壓器的運(yùn)行控制方法包括：獲取變壓器中的多個(gè)方位在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的油溫?cái)?shù)據(jù)，對(duì)多個(gè)方位的油溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合，得到第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的目標(biāo)油溫?cái)?shù)據(jù)；對(duì)目標(biāo)油...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種報(bào)表數(shù)據(jù)異常監(jiān)控與質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取企業(yè)的報(bào)表數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析得到報(bào)表數(shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)；異常點(diǎn)分析模塊用于對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分析，結(jié)合數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于傳感器信號(hào)相關(guān)抑制的欠定盲源分離優(yōu)化方法。所述方法包括：通過(guò)對(duì)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)白化處理，利用動(dòng)態(tài)協(xié)方差矩陣重構(gòu)技術(shù)，極大降低傳感器信號(hào)間相關(guān)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(gòu)建基于L1范數(shù)約束的聚類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的EBT訓(xùn)練場(chǎng)景生成方法及系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)獲取飛行操縱數(shù)據(jù)流、生理反饋數(shù)據(jù)流以及語(yǔ)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(píng)分；當(dāng)其低于預(yù)設(shè)能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特征提取方法和裝置，方法包括：對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行量子態(tài)編碼，得到量子態(tài)數(shù)據(jù)；構(gòu)建量子核電路，并基于量子核電路對(duì)量子態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射；對(duì)量子核電路的末態(tài)進(jìn)行量子測(cè)量，得到量子核矩陣；將量子核矩陣作為卷積核，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于幅相誤差和協(xié)方差矩陣聯(lián)合重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成方法，包括：建立存在陣列通道幅相誤差時(shí)的干擾信號(hào)功率稀疏表示模型，將真實(shí)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)轉(zhuǎn)化為幅相誤差和干擾功率的聯(lián)合估計(jì)，并將其等效表示為改進(jìn)型基追蹤降噪問(wèn)題；利用交...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于隱變量的多視圖聚類方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。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(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將N個(gè)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(gòu)數(shù)據(jù)表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度核注意力機(jī)制的腦網(wǎng)絡(luò)分析方法，包括以下步驟：對(duì)功能磁共振成像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到每個(gè)腦區(qū)的時(shí)間序列；利用皮爾遜相關(guān)性構(gòu)建每個(gè)被試的初始功能腦網(wǎng)絡(luò)作為模型的初始輸入特征；基于多尺度核注意力機(jī)制的編碼器對(duì)初始功能腦網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種油井施工的安全監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：采集油井施工的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；從監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取特征，并對(duì)特征和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得融合特征；通過(guò)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，對(duì)融合特征的檢測(cè)值進(jìn)行預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的單源域泛化故障診斷方法，屬于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)編碼器提取特征，得到類相關(guān)特征和類無(wú)關(guān)特征；將類相關(guān)特征和類無(wú)關(guān)特征經(jīng)過(guò)特征級(jí)協(xié)混增強(qiáng)模塊進(jìn)行增強(qiáng)；將增強(qiáng)類相關(guān)特征和增強(qiáng)類無(wú)關(guān)特征經(jīng)過(guò)解碼器的處理；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合特征交互和動(dòng)態(tài)加權(quán)的滑坡易發(fā)性評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于地質(zhì)災(zāi)害評(píng)估領(lǐng)域，包括步驟：建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并進(jìn)行因子分級(jí)；采集滑坡與非滑坡點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林評(píng)估因子重要性獲取初步權(quán)重，基于I?RF模型初評(píng)易發(fā)性；利用地理探測(cè)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種壓縮空氣儲(chǔ)能硐庫(kù)圍巖形變監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及硐庫(kù)圍巖技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，在硐庫(kù)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(cè)點(diǎn)，獲取應(yīng)變、位移的時(shí)序數(shù)據(jù)；初步篩選模塊計(jì)算位移?應(yīng)變變化速率比，篩選出異常點(diǎn)集合A；計(jì)算模塊計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及阻尼器監(jiān)測(cè)與異常識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于分?jǐn)?shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阻尼器監(jiān)測(cè)異常識(shí)別方法，包括：采用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)阻尼器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并存儲(chǔ)，得到原始數(shù)據(jù)集，并采用基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行濾波處理，之后聯(lián)合短時(shí)傅里葉變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種ATE設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)方法及裝置，所述方法包括：響應(yīng)于選擇指令在ATE設(shè)備中確定節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集運(yùn)行中的ATE設(shè)備的第一模擬信號(hào)，對(duì)第一模擬信號(hào)進(jìn)行處理，通過(guò)異常檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)處理后的第一模擬信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，從而向用戶展示AT...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能變電站技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種智能變電站安措校核方法及系統(tǒng)。其中，該方法包括：采集目標(biāo)智能變電站的多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣聯(lián)邦聚合得到協(xié)同特征數(shù)據(jù)；基于協(xié)同特征數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)智能變電站的動(dòng)態(tài)拓?fù)鋱D譜，并對(duì)目標(biāo)智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于面向工業(yè)信息系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于時(shí)頻空?qǐng)D網(wǎng)絡(luò)的多變量時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及裝置。所述方法包括：基于傳感器獲取的多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，包括基于正常數(shù)據(jù)構(gòu)建的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，以及基于攻擊場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)構(gòu)建的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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