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      • 本發(fā)明公開了基于自適應時序分解的大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)有效信息提取方法、系統(tǒng),首先獲取大壩單測點監(jiān)測時間序列;采用多種群Jaya算法自適應優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的控制參數(shù);利用優(yōu)化后的VMD對數(shù)據(jù)序列進行非遞歸分解,通過相關系數(shù)?能量熵復合指...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,尤其涉及一種數(shù)字印刷機的運行監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:采集每個運行參數(shù),對所有運行參數(shù)進行聚類,得到每個聚類簇,獲取每個運行參數(shù)所在的聚類簇中數(shù)據(jù)分布的穩(wěn)定性;根據(jù)每個運行參數(shù)所在的聚類簇中運行參數(shù)之間的時間...
      • 本發(fā)明屬于半導體制造領域,提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的外延生長率計算方法及系統(tǒng),其中方法包括:將不同外延生長工藝下的反射率數(shù)據(jù)進行標注和預處理得到原始數(shù)據(jù)集,反射周期數(shù)映射模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)集進行第一路權(quán)重調(diào)制和驗證得到已訓練的反射周期數(shù)映射模型...
      • 本申請?zhí)峁┮环N混凝土噴射回彈率優(yōu)化決策方法及系統(tǒng)。其中,本申請首先采集并提取噴射撞擊聲發(fā)射信號中的時頻特征,同時采集混凝土噴射過程中的激光多普勒陣列測量數(shù)據(jù),以獲取混凝土流速分布,接著對時頻特征與混凝土流速分布進行多源融合處理,并提取回彈關...
      • 本申請公開了一種老舊油氣管道泄漏誘因識別方法,用于提高風險評估結(jié)果的可靠性,便于及時發(fā)現(xiàn)潛在的泄漏風險,減少因管道泄漏而帶來的經(jīng)濟損失和環(huán)境危害。本申請方法包括:獲取樣本老舊油氣管道的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù);通過計算各內(nèi)部因素之間的相關性系數(shù),篩選出...
      • 本發(fā)明提供了基于電力數(shù)據(jù)的企業(yè)生產(chǎn)指標監(jiān)測方法,涉及企業(yè)生產(chǎn)指標監(jiān)測技術(shù)領域;本發(fā)明通過采集企業(yè)實時電力數(shù)據(jù)、水耗、熱/氣能耗數(shù)據(jù)及設備傳感器數(shù)據(jù),包括振動、溫度和壓力傳感器數(shù)據(jù);利用動態(tài)權(quán)重計算生產(chǎn)趨勢指數(shù)、產(chǎn)品能效指數(shù),并結(jié)合設備健康系...
      • 本發(fā)明公開了基于自適應賦權(quán)優(yōu)化的接觸網(wǎng)狀態(tài)評估方法及系統(tǒng);方法包括采集接觸網(wǎng)動靜態(tài)參數(shù),采用層次分析法、熵權(quán)法計算各參數(shù)的主觀、客觀權(quán)重,采用組合權(quán)重法計算靜態(tài)復合權(quán)重;采集接觸網(wǎng)動靜態(tài)參數(shù)的歷史退化數(shù)據(jù),采用時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡獲取各參數(shù)的預...
      • 本發(fā)明公開了一種中期延伸期污染物預報生成方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領域,該方法包括:對歷史多源觀測數(shù)據(jù)、高分辨率數(shù)值模式預報產(chǎn)品數(shù)據(jù)和再分析資料產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行區(qū)域劃分處理,以得到預處理數(shù)據(jù);構(gòu)建污染物中期延伸期預報模型,基于預處理數(shù)據(jù)反復進...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,尤其涉及一種基于云計算的光伏組件能效數(shù)據(jù)在線處理方法,該方法獲取任一光伏組件和每一參考光伏組件在每個時刻的能效數(shù)據(jù),得到任一光伏組件在當天的能效數(shù)據(jù)序列和每個參考光伏組件在當天的參考能效數(shù)據(jù)序列;若能效數(shù)據(jù)序列中...
      • 本發(fā)明涉及旅游信息技術(shù)領域,具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的旅游信息推薦方法及裝置;方法包括:分別獲取用戶旅游意向標簽和旅游景點標識標簽,多層匹配輸出推薦地列表;獲取推薦地的歷史人流量,形成時間序列數(shù)據(jù),設定預警閾值,并根據(jù)實時人流量進行當前人流量...
      • 發(fā)明公開了一種基于瀏覽器渲染的網(wǎng)站地圖爬蟲方法及裝置,涉及計算機網(wǎng)絡技術(shù),方法包括:通過瀏覽器渲染引擎對目標網(wǎng)站的當前頁面進行渲染;在頁面渲染完畢后,模擬用戶對頁面的交互行為,監(jiān)聽頁面中發(fā)生的DOM變化事件,捕捉由用戶交互行為觸發(fā)的頁面動態(tài)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的工程資源分配管理推薦方法及系統(tǒng),包括:獲取待分析的工程資源項目文件,并將所述工程資源項目文件進行文本清洗和格式歸一化,得到結(jié)構(gòu)化項目文本;對所述結(jié)構(gòu)化項目文本進行分詞操作,得到若干字詞單元,并將所述字詞單元轉(zhuǎn)化為...
      • 本發(fā)明公開了一種基于集成電路芯片設計項目的數(shù)據(jù)處理方法,包括以下步驟:建立第一裝置與第二裝置的連接關系;在第二裝置上建立以項目命名的項目數(shù)據(jù)池;將在第一裝置上完成的某一版本的設計數(shù)據(jù)上傳至第二裝置中對應項目的項目數(shù)據(jù)池;第二裝置的項目數(shù)據(jù)池...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫查詢技術(shù)領域,尤其涉及一種基于血緣關系查詢數(shù)據(jù)庫源的方法及系統(tǒng),所述方法用于數(shù)據(jù)處理引擎的計算過程,包括如下步驟:接收到初始數(shù)據(jù)庫輸入至目標數(shù)據(jù)處理引擎的指令;對目標數(shù)據(jù)處理引擎對初始數(shù)據(jù)庫計算過程中產(chǎn)生目標生產(chǎn)日志進行解析...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)平臺資源管理技術(shù)領域,公開了一種數(shù)據(jù)平臺資源消耗監(jiān)控系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:資源標識生成模塊、消耗特征采集模塊、異常判別模塊和響應調(diào)整模塊。資源標識生成模塊根據(jù)任務訪問頻率、數(shù)據(jù)規(guī)模和操作類型生成關鍵等級對應的唯一標識;消耗特征采...
      • 本發(fā)明提供一種基于虛擬化技術(shù)的筆記本預裝環(huán)境模擬測試方法及系統(tǒng),首先創(chuàng)建與目標筆記本硬件架構(gòu)匹配的虛擬化環(huán)境實例,包含預裝操作系統(tǒng)及預置軟件集合,隨后,根據(jù)預定義的環(huán)境配置策略注入模擬用戶操作行為序列,生成動態(tài)測試用例集合,并在虛擬化環(huán)境實...
      • 本發(fā)明公開了一種嵌入式系統(tǒng)可靠性增強方法、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品,本發(fā)明方法包括部署可實現(xiàn)不同處理器核的內(nèi)存控制器差異化的硬件平臺;在學習模式下運行目標程序以獲取目標程序所需的資源;在運行模式下運行目標程序并結(jié)合目標程序所需的資源為生成資源相互隔...
      • 本發(fā)明公開了融合城市治理數(shù)據(jù)的智能虛擬化資源動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)及方法。方法包括:獲取城市治理數(shù)據(jù)以及資源指標數(shù)據(jù);根據(jù)城市治理數(shù)據(jù)輸入至事件影響力量化模型預測GPU需求曲線;其中,事件影響力量化模型是通過歷史GPU利用數(shù)據(jù)與對應的城市治理數(shù)據(jù)作為...
      • 本申請公開了一種內(nèi)存分配方法、設備及存儲介質(zhì),涉及計算機領域。基于內(nèi)存節(jié)點的訪問性能對其進行分層劃分,并結(jié)合計算節(jié)點與內(nèi)存節(jié)點之間的訪問關系構(gòu)建親和組,將本地內(nèi)存節(jié)點和擴展內(nèi)存節(jié)點納入內(nèi)存分配范圍;同時,為親和組中的各內(nèi)存節(jié)點分配反映其相對...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N固態(tài)硬盤數(shù)據(jù)的讀取方法、裝置、設備及存儲介質(zhì);涉及存儲技術(shù)領域,所述方法包括:獲取固態(tài)硬盤的歷史讀操作數(shù)據(jù)集;按照設定的時間窗口對歷史讀操作數(shù)據(jù)集進行劃分,得到多個樣本,并對樣本進行嵌入處理,得到相應的嵌入式時間序列;通過N...
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