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  • 基于特征融合的儲能電站監測數據缺失補全方法及系統，獲取儲能電站的全部歷史監測數據和實際監測數據，基于概率模型，生成多組不同數據缺失率的監測數據，每組監測數據包括完全隨機缺失數據、隨機缺失數據、非隨機缺失數據和實際監測數據；以多組不同數據缺失...
  • 本發明公開了基于邊緣計算的通信數據融合方法及系統，其中方法包括獲取數據步驟、數據預處理步驟、數據融合步驟、異常檢測步驟、節點反饋I步驟、計算I步驟、判斷I步驟、計算II步驟、節點反饋II步驟。本發明涉及邊緣計算技術領域，具體地講，涉及基于邊...
  • 本發明涉及一種基于機器學習的工業安全健康風險預測方法、設備和介質，包括以下步驟：獲取工業場景描述，通過大語言模型生成結構化數據，將所述結構化數據輸入訓練好的工業安全健康風險預測模型，輸出預測的潛在風險等級；其中，工業安全健康風險預測模型包括...
  • 本發明公開了一種基于集成堆棧自編碼器的機械設備故障診斷方法和裝置，涉及集成學習的技術領域；本發明樣本邊際理論引入UWA多樣性指標中，將樣本邊際理論與UWA多樣性指標相結合構造出一種新的U?M多樣性度量指標，重點關注分類器對“邊緣”樣本的分類...
  • 本發明涉及一種多傳感器數據全通道響應的煤巖截割狀態識別方法，屬于煤礦智能化技術領域。包括：獲取掘進機歷史截割煤巖時各種類型的傳感器在多種煤巖截割狀態下采集的歷史原始信號后，進行自適應重采樣處理，得到每種類型傳感器的重采樣信號，并繼續處理為多...
  • 本發明提出了一種Φ?OTDR系統的不平衡小樣本事件快速分類方法和系統，以期獲取更高度分類準確度和較短的分類時延。首先，在數據集構建階段，通過提出一種空間相關噪聲融合樣本增強方法將非平衡小樣本本集擴充為滿足要求的樣本集，從而保證模型訓練中的樣...
  • 本發明提出了一種基于電力設備缺陷檢測模型的魯棒性評估方法，涉及電力設備缺陷檢測技術領域，包括：獲取電力缺陷檢測圖像的原始樣本以建立訓練集和測試集；將對抗攻擊算法應用于測試集以生成對抗樣本；將訓練集和對抗樣本分別輸入待測試的電力設備缺陷檢測模...
  • 本發明提出一種煤粉鍋爐風粉生成量預測方法，涉及機器學習技術領域。本發明提出FlowFusionNet預測模型，包括統一時空處理模塊和特征融合預測模塊，具體地，統一時空處理模塊用于處理數據中的短期局部依賴與長期全局趨勢，特征融合預測模塊用于處...
  • 本發明涉及工業物聯網安全中的網絡安全技術領域，特別涉及基于深度學習的工業物聯網設備智能識別方法及裝置。基于雙向自適應時間卷積網絡、雙向門控循環單元、自注意力機制和粒子群優化算法優化的多模態數據設備識別模型，在處理復雜工業物聯網設備流量數據時...
  • 本發明公開了用于分線制報警控制器的故障識別方法，涉及消防安全技術領域，包括采集分線制報警控制器中各報警回路的工作電流值和工作電壓值，將所述工作電流值和工作電壓值轉換為數字信號，得到電流數據和電壓數據，采用預設閾值法判斷各報警回路的工作狀態；...
  • 一種柴油機缸蓋振動信號反演虛擬鍵相脈沖及整周期特征提取方法，屬于機械信號處理領域。采集柴油機缸蓋振動信號；基于信號平滑包絡能量梯度的自相關函數，識別柴油機整周期信號長度；判斷是否存在基準信號，若存在，則基于插值對齊和互相關函數識別鍵相觸發位...
  • 本申請提供了一種基于氣象站數據的降水路徑識別方法及相關設備；該方法包括：根據目標地區氣象站的氣象站數據，獲取氣象站距離信息表及氣象站降水時間相關系數表，根據氣象站距離信息表及氣象站降水時間相關系數表對氣象站進行時空滯后相關性識別，確定折線降...
  • 本申請公開了一種交互序列的預測方法、特征增強模型的訓練方法，涉及大模型技術、預測領域。其中，該方法包括：獲取用戶在歷史時間段形成的多個歷史交互序列，其中，不同歷史交互序列用于表示在不同維度上用戶的交互序列；利用特征提取模型分別對多個歷史交互...
  • 本發明公開了一種基于差分?正交相關分析以及差分?主成分分析的質量相關監測方法，適用于需要對復雜數據集進行質量分析的領域。該方法通過將數據集劃分為多個子空間，分別采用不同的分析技術來提高監測的準確性和效率。具體來說，本發明包括以下步驟：首先，...
  • 本發明涉及時間序列預測技術領域，且公開了一種基于專家去噪的時間序列預測系統及方法，該方法包括：讀取線上數據庫，獲取歷史時間序列數據，建立條件擴散模型框架，所述條件擴散模型框架包括：時間上下文嵌入模型和訓練模型，將所述歷史時間序列數據輸入條件...
  • 本發明提供了一種基于使用需求的電動汽車退役預測方法，其全面考慮了車輛自身靜態指標、實際運行時的多種狀態以及用戶的充電與行駛行為和習慣等因素對不同類型的車輛退役可能存在的影響，還特別提出了基于威布爾分布的老化分數以及多維度的出行需求量化手段；...
  • 本發明提供了一種基于飛行參數數據的飛機著陸速度預測方法，包括：收集飛機的歷史飛行參數數據，分析并選取對飛機著陸速度預測有影響的參數，構建初始飛行參數集，在歷史飛行參數數據中獲取對應的歷史原始數據；對歷史原始數據進行預處理，獲得初始數據；提取...
  • 本發明涉及數據分析領域，尤其涉及一種負荷潛在關聯因素辨識方法、系統、設備及存儲介質。本發明獲取歷史時間段內的工業日負荷數據及其對應的多個潛在關聯因素的數據并預處理；采用指數核函數分別對預處理后的歷史時間段內的工業日負荷數據、每個潛在關聯因素...
  • 本公開涉及一種醫療數據處理方法及系統，方法包括：獲取患者的醫療數據；將醫療數據輸入填充模型得到對應的預測填充值；其中填充模型是基于樣本醫療數據對深度學習模型訓練得到，樣本醫療數據包括多個不同類型的樣本數據，訓練過程包括：從多個不同類型的樣本...
  • 本發明涉及數據處理技術領域，并具體公開了一種智能生產線數據濾波方法及系統，其方法包括：實時采集智能生產線數據，獲得最新采集周期的智能生產線數據集；基于最新采集周期的智能生產線數據集中不同數據類型之間的關系，搭建出最新采集周期的智能生產線數據...
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