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  • 本发明公开了一种多源信息融合的风力机叶片损伤模式识别方法,属于风力机叶片损伤识别领域。该风力机叶片损伤模式识别方法包括以下步骤:确定风力机叶片损伤模式的识别框架,获取用于识别叶片典型损伤模式的三种单源信号;计算每种单源信号所对应证据对损伤模...
  • 本发明公开了一种基于时序增强数据的路基病害智能预测方法、设备及介质,涉及到交通基础设施智能运维领域。所述方法首先对原始监测数据进行预处理,得到标准化多维度时序数据集;针对病害样本稀缺问题,使用时序生成式模型学习病害时序演化规律并生成合成样本...
  • 本发明涉及数据预测技术领域,具体涉及一种基于多模态健康数据的跌倒风险检测方法。对于用户的特征数据,通过XGboost方法进行跌倒风险预测,得到当前时刻对应的第一跌倒风险概率;对于用户的特征数据,通过SFT微调的方式提升大模型的预测准确率,得...
  • 本发明公开了一种基于井下不平衡监测数据的类别再平衡溢流状态识别方法,涉及石油钻井工程与智能井控技术领域。该方法包括:获取钻井过程中产生的多源井下监测数据,构建初始标注样本集与未标注样本池;构建联合自监督特征学习模型,通过引入基于注意力机制的...
  • 本申请公开了一种基于双向时序卷积网络与注意力机制的机械设备故障智能诊断方法及系统,所述方法包括:采集机械设备振动信号,采用改进的河马优化算法优化后的变分模态分解算法对所述振动信号进行预处理;采用带标签的样本数据集训练机械设备故障诊断模型,得...
  • 本发明公开了一种基于动态感知加权蒸馏的疲劳试验机监测Agent构建方法,其方法为:步骤一、数据采集与预处理;步骤二、数据集构建与划分;步骤三、模型准备;步骤四、模型蒸馏;步骤五、模型微调;步骤六、模型性能评估;步骤七、部署Flask在线分类...
  • 本发明属于医疗数据处理技术领域,具体提出了一种多模态异构医疗数据动态加权智能病症分析系统,具体包括以下模块:多模态异构数据预处理模块、多模态数据质量动态评估与质控模块、跨模态嵌入空间转换网络、医疗知识图谱引擎、大模型训练架构、多模态决策融合...
  • 本发明提供一种基于大数据分析的农业虫害预警方法及系统,先采集农业种植场景的植被生理数据、环境感知数据、虫害踪迹数据及种植管理数据等多源原始数据,经场景化融合处理生成融合数据体。将融合数据体输入时序演化建模模块生成虫害关联的演化特征序列,记录...
  • 一种用于业务风险检测的基于模型的前置过滤方法及系统,所述方法包括:接收第一业务请求,并获取所述第一业务请求对应的第一分词序列;通过第一模型对所述第一分词序列进行处理,获取所述第一模型输出的第一特征张量;所述第一模型是基于预训练的第一大语言模...
  • 本发明涉及储能系统风险评估技术领域,尤其涉及一种储能系统短路风险评估方法,包括:采集储能系统各子系统的历史电路运行参数,确定每个子系统的历史电路运行参数中的目标运行参数并进行数据预处理,得到历史运行数据表,基于储能系统运行履历的相同时间节点...
  • 本发明属于智能制造装备产业技术领域,具体属于工业自动化控制系统状态监测与故障预测技术领域,公开了一种电子级氢气安全输送系统故障预测方法、设备及介质。方法包括:获取多源运行数据和历史故障记录,进行时间同步、质量筛查与工况标签规范处理生成工况预...
  • 本发明公开了基于重要性‑哈默斯利采样与特征分解概率潮流计算方法,属于电力系统分析优化技术领域。通过重要性抽样,在期望范围的压缩域中构建概率密度函数,以减少概率潮流计算负担;利用哈默斯利序列的低差异序列获得均匀样本,以提高抽样效率;通过特征值...
  • 本发明属于多模态数据处理技术领域,具体涉及一种基于多源数据的湿地生物多样性监测方法及系统,其方法包括:采集湿地环境的声音数据流和视频图像数据流以获取原始声学证据、原始视觉证据以及环境背景特征;评估当前环境对各模态传感器的干扰程度,构建传感器...
  • 本发明公开了一种基于相似性聚类与概率化评估的电能表计量超差判别方法,方法包括:采集台区电能表有功电量及电压、电流、功率因数等数据并预处理;基于动态时间规整计算用电曲线相似性并用高斯混合模型聚类提取典型模式;构建相邻表计一致性检验矩阵并特征值...
  • 本发明公开了基于渐进概率模型的HRRP多尺度分布学习与识别方法,包括:对待识别HRRP数据集进行预处理,并将预处理后的待识别HRRP数据集转化为序列形式,得到HRRP时间序列数据;对HRRP时间序列数据进行粗化处理,得到多层序列数据;其中,...
  • 本公开的实施例公开了应用于高大模板的结构状态监测方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取光信号信息组集合;对于光信号信息组集合中的每组光信号信息组,对光信号信息组中的光信号信息进行信号融合,得到融合光信号信息;根据得到的融合光信号信息集...
  • 本发明涉及风力发电系统故障诊断领域,尤其涉及一种基于多源数据融合的风力发电系统故障诊断方法及系统。本发明包括:获取风力发电传动系统中的原始振动信号,并进行预处理得到原域数据样本的二维频率图;构建基于分离注意力机制优化的残差网络作为分类器,再...
  • 一种电力通信调度数据意图识别方法,涉及电力通信调度数据领域,解决现有电力调度场景中的识别精度采用深度神经网络模型存在模型泛化性能差以及缺乏高效的样本质量筛选机制导致训练数据中掺杂大量冗余或噪声样本,严重制约模型的训练效果与下游预测能力等问题...
  • 本申请提供了一种融合样本内课程学习和双编码对比学习的谣言检测方法及装置,属于自然语言处理领域;解决了现有的谣言检测方法存在准确性差、提取的文本特征质量不高及特征分布不匹配的问题;该方法包括以下步骤:构建谣言传播图;采用样本内课程学习策略生成...
  • 本发明公开了一种基于实例交叉熵和概率对比损失的辐射源个体识别方法,在标签稀缺、类别不完全的条件下,先对接收的辐射源信号进行归一化与定长切片,形成统一数据样本集,再采用等量抽取的带标签样本与无标签样本构建训练批次,输入深度神经网络模型进行前向...
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