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      • 本申請涉及輸電線路山火監測和預警的技術領域,公開一種多模態數據融合的輸電線路山火預測方法及裝置。基于多個固定攝像頭獲取固定圖像并拼接成全幅圖像,從中識別全局山火特征,計算全局山火位置的聚集程度值,以及在預設第一時間段內的生成速度值、消失速度...
      • 本申請涉及一種基于改進D?S證據理論的多傳感器數據融合方法。所述方法用于實現微慣性測量單元中多個慣性傳感器的數據融合;該方法通過Jousselme距離對證據間的相似性或差異性進行衡量,使用證據間的夾角余弦來表征證據間相似度,以...
      • 本發明提供一種結合機械與電氣性能的瓷絕緣子智能分析系統,涉及監測數據處理技術領域,本發明通過融合多模態圖像及時間序列分析,能夠精確追蹤污閃從起始瓷盤向其他瓷盤傳播的路徑、速度與方向,實現對污閃演化過程的動態建模,有效突破傳統靜態評估模式的局...
      • 本發明公開了一種基于知識圖譜的電力數據融合方法及系統,屬于電力數據處理領域,所述方法包括:采集多源電力數據,并對采集到的多源電力數據進行預處理,輸出經過預處理的標準化數據;將數據轉化為結構化的實體和關系三元組,輸出包含實體、關系以及兩者之間...
      • 本發明屬于光學加工實時監控技術領域,尤其涉及一種磁流變拋光異常狀態實時監控方法。方法包括:S1:結合位移傳感器獲取完整磁流變拋光加工流程下的緞帶數據;S2:數據處理模塊基于相鄰緞帶數據各自對應的緞帶輪廓向量,計算當前采樣點的磁流光拋光狀態;...
      • 本發明公開了一種面向鋁產品生產異常的時序大模型預警方法及系統,屬于故障預警技術領域,其技術方案要點是包括,獲取預設時間內鋁產品生產過程中的參數數據,參數包括熔煉溫度和軋制壓力;將參數數據輸入多尺度異常檢測模塊中,根據滑動窗口及分層聚類得到第...
      • 本發明涉及數字孿生技術領域,具體為基于數字孿生的觸頭健康管理系統,基于數字孿生的觸頭健康管理系統包括工況注入模塊、磨損映射模塊、偏移提取模塊、趨勢刻畫模塊和異常捕捉模塊。本發明中,通過剔除不具備同步性與連續性的數據片段,構建穩定的軌跡序列,...
      • 本發明公開一種基于深度學習的橋梁沖刷損傷識別方法及系統,解決了目前橋梁沖刷損傷識別方法普適性差且沖刷損傷識別效率和精度有限的問題。該方法包括步驟:構建原始數據集;數據預處理;采用雙層長短期記憶網絡構建編碼器?解碼器架構的序列到序列多參數模型...
      • 本發明涉及氣象數據分析技術領域,具體涉及了一種基于Kolmogorov數據挖掘技術和SVM模型的FY?2G衛星冰雹識別方法。包括以下步驟:S1、收集FY?2G衛星的7項反演產品數據,并對降雹點數據以及未降雹點數據進行標注;S2、通過Kolm...
      • 本發明公開了一種博弈策略性能預測模型構建方法、裝置、設備及介質,應用于博弈策略評估技術領域,包括:基于博弈策略編碼和策略能力可學習參數矩陣確定博弈策略對應不同能力維度的能力向量;基于測試情景編碼和難度可學習參數矩陣、區分度可學習參數矩陣和隨...
      • 本發明提供基于集成印刷機運行參數的環保評估方法及系統,涉及綠色印刷技術領域,包括通過將集成印刷機的運行參數輸入神經網絡算法,計算出VOCs、廢水、能耗和固廢等環保指標得分,并基于此生成印刷工藝優化建議。采用自適應模糊PID控制算法自動調節運...
      • 本發明涉及變頻器管理技術領域,解決了現有技術無法適應變頻器動態調頻的固有缺陷,并且容易出現局部極小值的缺點,同時處理效率較低的技術問題,尤其涉及一種基于物聯網的變頻器遠程管理系統,該系統包括:預處理模塊,用于采集變頻器的原始數據,計算用于對...
      • 本發明公開了一種基于事件尺度的河流?地下水響應及其連通性量化方法,包括:獲取研究區降雨量、河水位、地下水位時間序列監測數據;識別獨立降水事件;識別有效徑流響應事件,計算量化事件尺度河流響應的特征;識別有效地下水響應事件并分類,計算量化事件尺...
      • 本發明涉及計算機技術應用技術領域,特別是涉及一種采用大模型處理目標數據的分配方法及系統,方法包括:獲取待處理的目標數據,提取目標數據中的敏感詞信息、所屬領域,以及每個候選大模型的隊列信息和數據發送平臺與候選大模型間的網絡信息作為參考信息;通...
      • 本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備、存儲介質及產品,涉及自動駕駛技術領域,所述數據處理方法包括:獲取與駕駛場景相關聯的數據片段;若確定所述數據片段中物體不存在關聯車道的異常幀,則判斷所述異常幀所處的駕駛場景是否為目標駕駛場景;若所述駕...
      • 本申請公開變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法和系統,方法包括:調用Pywt小波分析庫,按照分解層數J對原始信號進行分解,獲得多層細節信號;對每層細節信號,執行:引入M估計量改進噪聲方差計算模型,計算標準差及統一的監測閾值;構建基于去...
      • 本申請涉及任務態腦電解碼技術領域,尤其涉及一種小樣本跨受試者任務態腦電解碼方法、模型、系統及可讀存儲介質。通過挖掘支持樣本與查詢樣本之間的語義特征和時間、空間特征,并結合CBAM注意力機制,分別聚焦于重要通道和關鍵腦區的信號特征,顯著增強了...
      • 本申請涉及時間預測技術領域,公開了一種稱重傳感器故障時間預測方法、裝置、設備及存儲介質,包括:將當前稱重傳感器的工作狀態數據輸入至故障檢測模型中,得到候選故障特征;通過當前稱重傳感器的歷史負載曲線獲取負載波動數據,并對負載波動數據和候選故障...
      • 本申請提供了一種汽輪發電機組智能故障診斷方法、系統、設備及存儲介質,包括:通過多通道數據采集系統實時獲取汽輪發電機組的運行狀態數據和外部因素數據;對數據預處理后得到的原始數據進行多源特征提取,并對提取到的多源特征進行特征融合;根據預先構建好...
      • 本發明提供了一種基于全局與高斯增強注意力融合的跨域時序行為識別方法,屬于計算機領域,包括獲取待識別Wi?Fi CSI信號;基于全局時序注意力模塊對待識別Wi?Fi CSI信號進行加權特征提取,得到全局特征,其中全局時序注意力模塊用于根據時間...
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