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  • 本發(fā)明公開一種工業(yè)設(shè)備故障檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，通過利用預(yù)先構(gòu)建的投影矩陣將獲取的多源的待檢測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)投射到同一子空間中，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)的有效融合，在子空間中尋找與待檢測(cè)點(diǎn)最近的故障集合，以與待檢測(cè)點(diǎn)最近的故障集合對(duì)應(yīng)故障類型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的智能數(shù)據(jù)采集和分析方法，具體涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括智能化目標(biāo)數(shù)據(jù)、智能數(shù)據(jù)采集、控制器部署、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析以及綜合分析。本發(fā)明通過智能化目標(biāo)數(shù)據(jù)的確定，實(shí)現(xiàn)了對(duì)管網(wǎng)系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集與分析；采用高精度傳感器...
  • 一種信號(hào)源二維軌跡追蹤與多源信號(hào)分離方法及系統(tǒng)，涉及安防檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：構(gòu)建待測(cè)信號(hào)對(duì)應(yīng)的后向瑞利散射時(shí)空三維模型，并通過滑動(dòng)窗索引技術(shù)進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)分析，當(dāng)待測(cè)信號(hào)屬于移動(dòng)源時(shí)，根據(jù)時(shí)空分布特征追蹤各信號(hào)源的時(shí)空運(yùn)動(dòng)軌跡。當(dāng)待測(cè)...
  • 本發(fā)明公開一種加力燃燒室振蕩燃燒實(shí)時(shí)預(yù)警方法，該方法采用將傅里葉級(jí)數(shù)簡化后引入Kolmogorov?Arnold網(wǎng)絡(luò)(Kolmogorov?ArnoldNetworks，KAN)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出了Cosine Kolmogorov?Arno...
  • 本發(fā)明提供一種基于多級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)的用電負(fù)荷時(shí)間序列變化點(diǎn)預(yù)測(cè)方法，包含步驟：S1、采集多個(gè)歷史用電信息，從歷史用電信息中提取多個(gè)特征值，基于多個(gè)特征值生成與歷史用電信息對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練向量；S2、通過訓(xùn)練向量訓(xùn)練用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的汽輪機(jī)通流部分性能診斷方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。及早發(fā)現(xiàn)汽輪機(jī)的性能劣化現(xiàn)象并完成原因追溯是目前的研究重點(diǎn)。本發(fā)明通過實(shí)時(shí)計(jì)算汽輪機(jī)通流部分的性能診斷參數(shù)與基準(zhǔn)值，判斷兩者的偏差是否超過設(shè)定閾值來進(jìn)行汽...
  • 本發(fā)明公開了一種縫控性致密儲(chǔ)層水平井壓裂后產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：步驟S01：獲取壓裂施工設(shè)計(jì)所需的地質(zhì)參數(shù)、裂縫網(wǎng)絡(luò)形態(tài)參數(shù)；步驟S02：建立樹狀多尺度裂縫幾何模型定量表征人工裂縫；步驟S03：確定壓后流體流動(dòng)狀態(tài)；步驟S...
  • 本發(fā)明公開了一種結(jié)構(gòu)中裂紋啟裂的約束因子計(jì)算方法，在不同溫度T下結(jié)構(gòu)中不同尺寸裂紋發(fā)生啟裂的斷裂韌性值KJQ隨著裂紋尺寸a與結(jié)構(gòu)壁厚W比值a/W變化的分散數(shù)據(jù)、材料韌脆轉(zhuǎn)變溫度RTNDT基礎(chǔ)上，分...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)器人評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于最小場景的機(jī)器人評(píng)估方法，包括：定義最小場景環(huán)境參數(shù)，完成最小場景的搭建；設(shè)定所述最小場景下的評(píng)估指標(biāo)，在所述最小場景的基礎(chǔ)上對(duì)機(jī)器人進(jìn)行測(cè)試，獲取該最小場景所對(duì)應(yīng)評(píng)估指標(biāo)所需要相關(guān)的測(cè)試數(shù)據(jù)，并...
  • 本發(fā)明提供了一種基于環(huán)境損傷模型的腐蝕疲勞裂紋擴(kuò)展壽命預(yù)測(cè)方法，根據(jù)考慮最大應(yīng)力和塑性應(yīng)變的作用的疲勞損傷模型以及環(huán)境因子Cenv的影響，建立腐蝕疲勞損傷模型。利用低周疲勞試樣和緊湊拉伸試樣開展低周疲勞試驗(yàn)和腐蝕疲勞裂...
  • 本發(fā)明公開了一種計(jì)算環(huán)境疲勞修正因子轉(zhuǎn)換應(yīng)變率的方法，基于疲勞計(jì)算中瞬態(tài)組合的峰值應(yīng)力和谷值應(yīng)力，計(jì)算平均應(yīng)變率和應(yīng)變范圍，通過加權(quán)得到各組合下環(huán)境疲勞修正因子。其通過考慮應(yīng)力變化歷程中的峰值和谷值，能夠考慮結(jié)構(gòu)的應(yīng)力歷程對(duì)環(huán)境疲勞修正因子...
  • 本發(fā)明屬于應(yīng)力腐蝕開裂預(yù)測(cè)模擬技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于演化物質(zhì)傳輸模型與Irwin小范圍屈服理論的應(yīng)力分布模型的應(yīng)力腐蝕開裂全過程高效預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：完成前兩部分理論推導(dǎo)以及建模后設(shè)計(jì)基于該數(shù)學(xué)模型的MATLAB程序，并通過無量綱化的...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)弧度水文纜道吊箱及其水流流速精準(zhǔn)測(cè)量方法，涉及水文測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決當(dāng)前纜索因地形和重量因素而導(dǎo)致掛載感應(yīng)器在作業(yè)時(shí)出現(xiàn)深度偏差和角度偏差，進(jìn)而對(duì)測(cè)量結(jié)果的精確度產(chǎn)生不利影響的技術(shù)問題，包括用于水文數(shù)據(jù)傳輸和檢測(cè)姿...
  • 本發(fā)明公開了一種鋰電池SOC端云協(xié)同深度學(xué)習(xí)估計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及電池管控技術(shù)領(lǐng)域，包括：從云端獲取電池充電循環(huán)過程數(shù)據(jù)，利用反向安時(shí)積分方法校正SOC，并通過自動(dòng)標(biāo)簽化生成自監(jiān)督SOC估計(jì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；構(gòu)建CGRM模型，結(jié)合CNN學(xué)習(xí)器的特征提...
  • 一種基于mRMR和PO?LightGBM的光伏故障診斷方法，包括以下步驟：構(gòu)建光伏故障仿真模型，提取原始故障特征組；基于mRMR算法對(duì)原始故障特征組篩選，初選出對(duì)預(yù)測(cè)效果有顯著影響的故障特征組；構(gòu)建PO?LightGBM模型，對(duì)步驟2中的故...
  • 本發(fā)明提供了確定高酸值環(huán)烷基原油破乳主控因素的方法。該方法包括：獲取使用目標(biāo)破乳劑進(jìn)行不同性質(zhì)地層中不同物性高酸值環(huán)烷基原油破乳的破乳數(shù)據(jù)，并將破乳數(shù)據(jù)歸一化到同一區(qū)間；基于歸一化后的破乳數(shù)據(jù)，得到破乳效果多元回歸模型、破乳效果嶺回歸模型、...
  • 本發(fā)明涉及核電廠安全殼貫穿件密封失效的評(píng)價(jià)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，包括：確定待評(píng)價(jià)安全殼貫穿件的可靠性數(shù)據(jù)分析的樣本空間；基于樣本空間對(duì)待評(píng)價(jià)安全殼貫穿件的失效概率特征進(jìn)行分析，以判斷待評(píng)價(jià)安全殼貫穿件的密封失效是否具備相關(guān)性；若不...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N激光選區(qū)熔化過程的飛濺行為模擬方法及設(shè)備、介質(zhì)，屬于金屬材料增材技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過流體動(dòng)力學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)所用的成形腔內(nèi)的流場，形成模擬流場；根據(jù)飛濺實(shí)驗(yàn)圖像，確定實(shí)驗(yàn)濺射的粒子參數(shù)，根據(jù)粒子參數(shù)，確定粒子模擬噴射的初始條...
  • 本發(fā)明主要用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種回歸分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為解析方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：首先，將輸入圖像送入回歸分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到期望輸出。接著，以隨機(jī)初始化的方式創(chuàng)建種群矩陣，每個(gè)個(gè)體都是一個(gè)二值濾波器。通過預(yù)設(shè)...
  • 本發(fā)明涉及一種提升多模態(tài)模型細(xì)顆粒度判別能力的微調(diào)優(yōu)化方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明通過對(duì)微調(diào)階段的圖像編碼器通道引入ArcFace的角度邊界輔助損失來優(yōu)化圖像和文本的聯(lián)合表示學(xué)習(xí)。該方法包括預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段，預(yù)訓(xùn)練階段使用在大規(guī)模圖像...
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