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  • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)安全健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，包括以下步驟：獲取工業(yè)場(chǎng)景描述，通過(guò)大語(yǔ)言模型生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的工業(yè)安全健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，輸出預(yù)測(cè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；其中，工業(yè)安全健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型包括...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于集成堆棧自編碼器的機(jī)械設(shè)備故障診斷方法和裝置，涉及集成學(xué)習(xí)的技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明樣本邊際理論引入U(xiǎn)WA多樣性指標(biāo)中，將樣本邊際理論與UWA多樣性指標(biāo)相結(jié)合構(gòu)造出一種新的U?M多樣性度量指標(biāo)，重點(diǎn)關(guān)注分類器對(duì)“邊緣”樣本的分類...
  • 本發(fā)明涉及一種多傳感器數(shù)據(jù)全通道響應(yīng)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別方法，屬于煤礦智能化技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取掘進(jìn)機(jī)歷史截割煤巖時(shí)各種類型的傳感器在多種煤巖截割狀態(tài)下采集的歷史原始信號(hào)后，進(jìn)行自適應(yīng)重采樣處理，得到每種類型傳感器的重采樣信號(hào)，并繼續(xù)處理為多...
  • 本發(fā)明提出了一種Φ?OTDR系統(tǒng)的不平衡小樣本事件快速分類方法和系統(tǒng)，以期獲取更高度分類準(zhǔn)確度和較短的分類時(shí)延。首先，在數(shù)據(jù)集構(gòu)建階段，通過(guò)提出一種空間相關(guān)噪聲融合樣本增強(qiáng)方法將非平衡小樣本本集擴(kuò)充為滿足要求的樣本集，從而保證模型訓(xùn)練中的樣...
  • 本發(fā)明提出了一種基于電力設(shè)備缺陷檢測(cè)模型的魯棒性評(píng)估方法，涉及電力設(shè)備缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取電力缺陷檢測(cè)圖像的原始樣本以建立訓(xùn)練集和測(cè)試集；將對(duì)抗攻擊算法應(yīng)用于測(cè)試集以生成對(duì)抗樣本；將訓(xùn)練集和對(duì)抗樣本分別輸入待測(cè)試的電力設(shè)備缺陷檢測(cè)模...
  • 本發(fā)明提出一種煤粉鍋爐風(fēng)粉生成量預(yù)測(cè)方法，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出FlowFusionNet預(yù)測(cè)模型，包括統(tǒng)一時(shí)空處理模塊和特征融合預(yù)測(cè)模塊，具體地，統(tǒng)一時(shí)空處理模塊用于處理數(shù)據(jù)中的短期局部依賴與長(zhǎng)期全局趨勢(shì)，特征融合預(yù)測(cè)模塊用于處...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全中的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備智能識(shí)別方法及裝置。基于雙向自適應(yīng)時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)、雙向門控循環(huán)單元、自注意力機(jī)制和粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)備識(shí)別模型，在處理復(fù)雜工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流量數(shù)據(jù)時(shí)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了用于分線制報(bào)警控制器的故障識(shí)別方法，涉及消防安全技術(shù)領(lǐng)域，包括采集分線制報(bào)警控制器中各報(bào)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(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，得到電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)閾值法判斷各報(bào)警回路的工作狀態(tài)；...
  • 一種柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)反演虛擬鍵相脈沖及整周期特征提取方法，屬于機(jī)械信號(hào)處理領(lǐng)域。采集柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)；基于信號(hào)平滑包絡(luò)能量梯度的自相關(guān)函數(shù)，識(shí)別柴油機(jī)整周期信號(hào)長(zhǎng)度；判斷是否存在基準(zhǔn)信號(hào)，若存在，則基于插值對(duì)齊和互相關(guān)函數(shù)識(shí)別鍵相觸發(fā)位...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于氣象站數(shù)據(jù)的降水路徑識(shí)別方法及相關(guān)設(shè)備；該方法包括：根據(jù)目標(biāo)地區(qū)氣象站的氣象站數(shù)據(jù)，獲取氣象站距離信息表及氣象站降水時(shí)間相關(guān)系數(shù)表，根據(jù)氣象站距離信息表及氣象站降水時(shí)間相關(guān)系數(shù)表對(duì)氣象站進(jìn)行時(shí)空滯后相關(guān)性識(shí)別，確定折線降...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種交互序列的預(yù)測(cè)方法、特征增強(qiáng)模型的訓(xùn)練方法，涉及大模型技術(shù)、預(yù)測(cè)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取用戶在歷史時(shí)間段形成的多個(gè)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(duì)多個(gè)歷史交互...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差分?正交相關(guān)分析以及差分?主成分分析的質(zhì)量相關(guān)監(jiān)測(cè)方法，適用于需要對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量分析的領(lǐng)域。該方法通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子空間，分別采用不同的分析技術(shù)來(lái)提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。具體來(lái)說(shuō)，本發(fā)明包括以下步驟：首先，...
  • 本發(fā)明涉及時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于專家去噪的時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，該方法包括：讀取線上數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立條件擴(kuò)散模型框架，所述條件擴(kuò)散模型框架包括：時(shí)間上下文嵌入模型和訓(xùn)練模型，將所述歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入條件...
  • 本發(fā)明提供了一種基于使用需求的電動(dòng)汽車退役預(yù)測(cè)方法，其全面考慮了車輛自身靜態(tài)指標(biāo)、實(shí)際運(yùn)行時(shí)的多種狀態(tài)以及用戶的充電與行駛行為和習(xí)慣等因素對(duì)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?jǐn)?shù)以及多維度的出行需求量化手段；...
  • 本發(fā)明提供了一種基于飛行參數(shù)數(shù)據(jù)的飛機(jī)著陸速度預(yù)測(cè)方法，包括：收集飛機(jī)的歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)，分析并選取對(duì)飛機(jī)著陸速度預(yù)測(cè)有影響的參數(shù)，構(gòu)建初始飛行參數(shù)集，在歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)中獲取對(duì)應(yīng)的歷史原始數(shù)據(jù)；對(duì)歷史原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得初始數(shù)據(jù)；提取...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其涉及一種負(fù)荷潛在關(guān)聯(lián)因素辨識(shí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明獲取歷史時(shí)間段內(nèi)的工業(yè)日負(fù)荷數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的多個(gè)潛在關(guān)聯(lián)因素的數(shù)據(jù)并預(yù)處理；采用指數(shù)核函數(shù)分別對(duì)預(yù)處理后的歷史時(shí)間段內(nèi)的工業(yè)日負(fù)荷數(shù)據(jù)、每個(gè)潛在關(guān)聯(lián)因素...
  • 本公開(kāi)涉及一種醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)；將醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入填充模型得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)填充值；其中填充模型是基于樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到，樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)包括多個(gè)不同類型的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練過(guò)程包括：從多個(gè)不同類型的樣本...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，并具體公開(kāi)了一種智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，其方法包括：實(shí)時(shí)采集智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，獲得最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集；基于最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集中不同數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)系，搭建出最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮地表溫度和相對(duì)濕度的新雪密度確定方法。所述方法在傳統(tǒng)新雪密度確定方法只考慮氣溫和風(fēng)速的基礎(chǔ)上，加入了地表溫度和相對(duì)濕度對(duì)新雪密度的影響，解決了傳統(tǒng)方法在一些特定場(chǎng)景下對(duì)新雪密度確定誤差過(guò)大的問(wèn)題。本方法得到的新雪密度比傳...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于水環(huán)境容量計(jì)算離子型稀土礦開(kāi)采規(guī)模的方法，包括如下步驟：計(jì)算擬開(kāi)采礦區(qū)內(nèi)流域的水環(huán)境容量；計(jì)算擬開(kāi)采礦區(qū)內(nèi)流域的最大能夠承受浸礦劑滲漏量；計(jì)算浸出母液回收率；計(jì)算浸礦劑注液系數(shù)；計(jì)算擬開(kāi)采礦區(qū)內(nèi)最大能夠開(kāi)采礦土體積。本發(fā)明...
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