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  • 本申请提供一种电机数据采集处理方法、系统、介质及电子设备。所述电机数据采集处理方法包括:步骤1,获取电机运行的短时间数据;步骤2,基于所述短时间数据获取满足傅里叶分析需要的数据长度的连续数据;步骤3,对所述连续数据中的每个短时间数据进行判定...
  • 本发明属于电力设备状态监测与故障诊断技术领域,包括一种高压断路器状态量特征提取方法及系统,该方法包括:对去噪后的原始监测信号提取局部极大值点与极小值点;构建特征向量,并输入至训练后的神经网络模型中,在Softmax输出层输出六维向量,该六维...
  • 本发明的一种变电站录波记录文件的自动对齐方法,涉及变电站领域。内容包括:获取保护装置录波文件和故障录波文件,并进行采样频率统一处理;获取经过采样频率统一处理后的保护装置录波文件和故障录波文件的故障点时间,并划分计算区间,生成保护装置录波数据...
  • 本发明提供一种电磁数据识别方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域,包括:将待识别的电磁信号输入至电磁数据解析模型,电磁数据解析模型包括串联的电磁信号编码网络和特征识别网络;电磁信号编码网络包括复数卷积编码层和复数特征增强层;复...
  • 本发明公开了面向公共建筑的混合时间尺度需求侧资源特征构建方法、系统、设备及介质,包括:通过用电监测终端采集在不同运行时段内待分析公共建筑的第一负荷数据;综合考虑建筑用电负荷的时间尺度差异与多维属性,通过第一负荷数据提取描述类特征、比率类特征...
  • 本发明提供一种基于智能建模的油井产液含水高精度测试装置及解释方法,该测试及解释方法包括:步骤1,进行数据预处理,利用PCA方法筛选影响含水的主要因素;步骤2,进行最大‑最小归一化处理,形成含水影响因素特征向量;步骤3,将特征向量划分为训练集...
  • 本申请提供一种元器件自主保障态势评估方法、系统、设备及介质,包括:采集元器件的多源异构数据,对元器件的多源异构数据进行预处理;对预处理后的数据进行标注得到元器件的原始数据集;计算原始数据集中不同输入特征对于不同分类标签的重要度,并通过态势值...
  • 本发明提供一种用户投诉根因的定位方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。其中,通过获取用户投诉数据的关联数据;对关联数据进行主成分分析,得到主成分特征;将主成分特征输入用户投诉根因定位模型,获取用户投诉根因定位模型输出的用户投...
  • 本发明涉及任务系统性能评估判定技术领域,具体涉及基于权重分析与时空图神经网络的典型任务系统综合性能评估方法,使用主成分分析法对系统状态监测数据进行权值分析,按照不同指标重要程度的不同对数据进行加权;使用时空图神经网络同时提取时间和空间两个维...
  • 本发明提供了一种苗用大白菜没顶淹涝抗性的综合评价方法及其应用,属于农业技术领域。本发明通过对主要农艺性的调查和体内酶活的测定,隶属函数与主成分分析相结合的方法构建苗用大白菜对淹顶涝害抗性的综合隶属函数评价模型D,即D=a1 ∑(U(Xi) ...
  • 本发明涉及深部围岩大变形预测技术领域,并具体公开了一种基于PCA算法的深部围岩大变形快速预测方法与系统,包括从影响围岩变形的多个指标中选取预测指标;根据所述预测指标获取各个预测指标的实测值及对应的最大相对变形量,作为数据集;通过主成分分析算...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的工程机械故障预测与预防方法,包括:采集设备的多源运行数据,构建结构化多维时间序列;基于设备部件的连接关系、控制通路与能量传输路径构建异构图结构;采用改进的扩张时间卷积网络提取节点时间序列动态特征,并通过通道注意...
  • 本申请涉及数据处理技术领域,具体涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质,用于提高训练数据集中通话数据的质量,并提高利用训练数据集训练的对话模型的训练效果。该方法包括:获取包括多条第一通话数据的第一数据集;将第一数据集输入至预设的对话模型...
  • 一种安全攸关智能软件对抗样本生成及鲁棒性测试系统,包括模型和数据集导入模块、模型适配模块、对抗样本生成模块、测试执行模块、鲁棒性评估模块;其中:模型和数据集导入模块用于导入被测模型和数据;模型适配模块解析输入模型的结构和参数;对抗样本生成模...
  • 本申请公开了一种用于人形机器人的传感器信号预测方法、系统及设备,方法包括:获取人形机器人的多源传感器训练样本;通过信号幅度损失函数、频率损失函数以及瞬态特征损失函数,根据多源传感器训练样本对异构神经网络融合模型进行训练,得到信号预测模型;获...
  • 本公开的实施例涉及用于半导体器件的仿真方法、电子设备及存储介质。该仿真方法由仿真模型执行,仿真模型中包括:CMP物理模型,所述CMP物理模型被配置为基于输入数据确定研磨后晶圆的表面高度的仿真值,其中输入数据包括图形特征数据以及物理信息;以及...
  • 本发明涉及人工智能与数据处理技术领域,具体涉及一种建筑能耗预测模型训练方法及设备,具体如下:通过建筑信息模型获取建筑结构参数,部署物联网传感器进行采集动态数据,然后整合成建筑能耗数据库,再对数据进行人工标注;将采集的数据进行时空对齐,并进行...
  • 本发明涉及数据识别整理技术领域,具体地说,涉及一种自动识别整理数据的优化方法、系统及存储介质。本发明通过自动化的数据整理过程,显著降低人工干预的需求,提升数据处理效率,节约时间成本,同时通过采用机器学习算法和自然语言处理技术,减少人为操作带...
  • 本发明公开一种基于深度学习物理约束损失的卫星轨道预报方法,步骤如下:步骤一:对输入数据进行归一化预处理,形成训练数据集和测试数据集,并构建批处理训练数据。步骤二:对步骤一形成的批处理数据中每个窗口内的样本数据点进行维度扩张,构建样本点的多维...
  • 本公开涉及一种模型训练方法和装置、能碳预测方法、设备和系统、介质。该模型训练方法包括:获取企业涂装车间的多源数据,其中,所述多源数据包括设备能耗、工艺参数和环境数据中的至少一项;构建能碳预测模型;针对能碳预测模型,设置多层级动态加权机制,调...
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