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  • 本發(fā)明公開了一種基于Bootstrap抽樣的隔熱結構可靠性優(yōu)化方法，涉及高速飛行器的隔熱領域，包括：S1、基于實際需求設置隔熱結構設計的模型參數和不確定分布參數；S2、在粒子群優(yōu)化PSO方法中，針對種群中的每個粒子，產生K
  • 本申請涉及推薦系統技術領域。本申請公開了一種通用無損的隱私保護推薦方法、裝置、設備及介質，其能在推薦系統中保護用戶隱私的同時，提高預測結果的準確性，提高隱私保護推薦方法的通用性。所述方法包括接收服務器發(fā)送的第一分組信息；采用基于隨機響應的物...
  • 本發(fā)明提供一種基于圖神經網絡的容器鏡像依賴漏洞傳播分析方法及裝置，通過利用目標神經網絡基于容器鏡像中的軟件包以及軟件包之間的依賴關系構建依賴關系圖，并基于目標學習參數、依賴關系圖中各節(jié)點的節(jié)點特征以及邊特征動態(tài)地更新各節(jié)點的節(jié)點特征，使得節(jié)...
  • 本發(fā)明涉及遙感衛(wèi)星技術領域，具體為一種考慮對地觀測載荷成像模式差異性的目標聚合方法，包括以下步驟：S1：判斷多個點目標觀測是否具備聚合觀測條件；S2：在具備聚合觀測條件的情況下，向資源調度系統提供初始化的任務輸入，通過事前聚合算法生成聚合方...
  • 本發(fā)明涉及數據處理技術領域，尤其是涉及一種基于深度學習的多源目標軌跡融合方法及系統。包括構建包含雷達回波數據、衛(wèi)星遙測數據及真值軌跡數據的時空對齊訓練集；設計多通道深度學習網絡架構，包括雷達回波數據特征提取通道、衛(wèi)星遙測數據特征提取通道，通...
  • 本發(fā)明涉及異常檢測技術領域，具體為一種基于規(guī)則引擎的量測異常數據檢測方法及系統，包括以下步驟：基于量測數據包的來源點位編號、傳輸鏈路編號和實時狀態(tài)碼，提取傳輸路徑和時間戳序列，比對數據流向路徑和預設異常流向，識別風險路徑擬合度超過預設閾值的...
  • 本發(fā)明屬于路面狀況數據監(jiān)測技術領域，具體涉及一種基于數據驅動的路面養(yǎng)護與狀況數據異常值綜合識別方法。該方法使用正常數據集分別訓練基于人工神經網絡的養(yǎng)護措施概率預測模型和基于貝葉斯神經網絡的路面狀況預測模型；先利用訓練好的基于人工神經網絡的養(yǎng)...
  • 本發(fā)明公開了基于智能校驗的電費異常差錯處理方法及系統，涉及電力計費技術領域，包括：獲取電費異常第一數據，基于神經網絡算法對電費計算進行異常檢測，所述電費異常第一數據包括電價特征、力調標準特征和定比特征；電費計算異常時，基于潮流計算和能量平衡...
  • 本發(fā)明涉及故障診斷技術領域，公開了一種溫度傳感器故障診斷方法及系統，其中一種溫度傳感器故障診斷方法，包括以下步驟：處理工業(yè)爐多源傳感數據，獲得標準化多物理場特征數據集；處理所述標準化的多物理場特征數據集，獲得多物理場耦合特征向量；處理所述多...
  • 本發(fā)明屬于單細胞多組學數據分析技術領域，具體涉及基于跨組學注意力融合的單細胞多組學聚類方法、系統，通過自注意力機制和跨組學注意力機制實現了多組學數據的動態(tài)交互，引入深度學習門控機制，自適應調整特征選擇和動態(tài)特征融合，能夠靈活應對不同細胞類型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的匹克球運動損傷預測方法，屬于運動損傷預測技術領域，通過采集匹克球運動員的歷史運動數據以及歷史運動數據對應的損傷類型構建深度訓練樣本數據，然后利用深度學習模型對深度訓練樣本數據進行學習之后，從而可以利用深度學習技...
  • 本公開涉及互感器在線監(jiān)測技術領域，提供了一種寬頻互感器誤差預測方法、裝置、設備及介質，包括：首先獲取寬頻互感器的歷史影響參量數據集；其次，基于極端隨機樹算法和歷史影響參量數據集對多個影響參量進行篩選，得到目標影響參量；并基于目標影響參量和歷...
  • 本發(fā)明提供一種環(huán)境監(jiān)測數據異常檢測方法、介質及系統，屬于電數字數據處理技術領域，本發(fā)明首先構建環(huán)境監(jiān)測數據原始矩陣并進行時間序列分段，通過矩陣分解獲取規(guī)律矩陣與異常矩陣，繼而計算環(huán)境參數的歷史均值、歷史標準差、空間特征和時間特征，基于這些特...
  • 本發(fā)明公開了一種面向工業(yè)互聯網的設備指紋提取方法和系統，所述方法包括：采集數據；生成屬性特征子集；流量數據預處理；特征提??；生成融合特征向量；輸出所述工業(yè)互聯網設備的設備類別。本發(fā)明實現了將設備屬性特征和流量特征有效融合，有效提高了設備的身...
  • 本發(fā)明涉及大模型降維技術領域。本發(fā)明涉及一種基于同態(tài)合并的源代碼安全檢測大模型降維方法。其包括以下步驟：S1、從開發(fā)環(huán)境中收集源代碼數據，同時獲取計算機的性能數據；S2、對源代碼數據進行數據特征提取分析，并根據分析結果以數據特征對源代碼數據...
  • 本發(fā)明公開了基于擴展長短時記憶神經網絡的海上風電功率預測方法，涉及可再生能源預測技術領域，包括以下步驟：S1、從原始風電數據中提取趨勢性和季節(jié)性成分；S2、通過構建擴展長短時記憶神經網絡對提取的趨勢性和季節(jié)性成分進行預測；S3、集成不同組合...
  • 本發(fā)明屬于測量和數據處理技術領域，具體涉及基于自適應變徑識別算法的復合地基承載力快速檢測系統，所述系統包括：分布式光纖傳感陣列、地基應變特征提取部分、地基動態(tài)耦合計算部分和承載力計算部分；所述分布式傳感陣列包括設置于地基的多個按照陣列排列的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數據的質量評價信息生成方法及系統，包括采集預設產品的服務數據和測試數據，對所述服務數據和所述測試數據進行預處理；對所述服務數據進行有效性篩選獲得有效數據，通過所述有效數據獲得質量數據；所述質量數據包括第一質量和第二質量...
  • 本發(fā)明涉及基坑支護力學分析技術領域，提供了一種自然放坡和土釘墻支護中基坑位移估算方法及系統，方法包括以下步驟：根據指定開挖工況，確定基坑深度 2025-06-17
  • 本發(fā)明公開了一種地熱儲量的動態(tài)計算方法，屬于地熱儲量估算技術領域，能夠解決現有計算方式無法準確反映地熱儲層的復雜動態(tài)特性，導致儲量計算結果與實際情況誤差較大的問題。所述方法包括：S1、確定目標區(qū)域在目標深度處的當前熱儲溫度，并根據當前熱儲溫...
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