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  • 本申请属于土壤环境监测技术领域,具体公开了一种基于自适应土壤深度函数的三维土壤属性分布预测方法。本申请首先以各采样点的属性深度分布数据为对象选择多种函数进行自适应拟合,从中优选出各采样点的基础预测模型;再利用表层预测误差优化基础预测模型的参...
  • 本发明涉及建筑施工安全管理技术领域,尤其涉及一种利用Transformer进行临边防护风险智能预警方法及系统。随着人工智能技术的快速发展,深度学习模型在图像识别、数据分析等领域取得了显著成果。Transformer作为一种新型的深度学习架构...
  • 本发明公开了一种基于多尺度地理空间关系的影响因素识别分析方法及系统,属于地理信息处理技术领域。该方法包括因变量空间范围数字化,通过对作为因变量的面要素进行栅格化处理,记录每个面要素的像元集合;自变量多尺度特征值提取,将自变量图层转换为特征栅...
  • 本申请提供了一种图像识别方法及食管静脉曲张级别的计算机辅助诊断方法,属于人工智能技术领域。所述方法包括:获取目标图像,所述目标图像通过对目标人体的多个器官拍摄得到,所述多个器官包括目标器官及与所述目标器官相邻的至少一个相关器官;从所述目标图...
  • 本申请提供一种多模态特征自适应融合的雷达信号分类方法及系统。其中,该方法包括:利用预先构建好的稀疏采样矩阵对时频图像执行压缩感知处理,生成观测数据;将观测数据输入至多分支特征提取网络中,通过多分支特征提取网络提取局部纹理特征和全局语义特征;...
  • 本发明提出了一种基于注意力特征融合的联邦学习射频指纹识别方法及系统,其中该方法包括:多个客户端分别获取对应的射频信号以作为训练数据集;每个客户端根据对应的训练数据集对轻量级射频指纹识别模型进行训练,以更新本地参数,并将每个客户端对应的本地参...
  • 本发明提供一种电力业务数据的动态分级方法、装置及设备,涉及电力数据处理技术领域。该方法包括:获取目标电网的电网事件日志、目标电力业务数据的数据类型、传输途径和当前时刻的时间戳;其中,目标电网为目标电力业务数据对应的节点所处的电网;基于数据类...
  • 一种基于三维荧光光谱Reeb图的抗生素识别方法,包括以下步骤:步骤1,构建包含多种已知抗生素的EEM样本数据集;步骤2,基于预处理后的EEM数据构建Reeb图;步骤3,从构建的Reeb图中量化提取出Reeb图特征,包括最大值点数量、分支数量...
  • 本发明涉及回收共享技术领域,揭露了一种垃圾回收共享设备的回收共享方法、系统、设备及介质,该方法包括:采集垃圾投放对比图像及重力感应数据,并提取垃圾投放对比图像的亮度信噪比特征;根据亮度信噪比特征对垃圾投放对比图像进行亮度对比增强,得到增强对...
  • 本发明公开了一种自适应电机故障诊断系统及故障预警方法,涉及电机故障诊断与自适应技术领域,先在电机关键部位装多种传感器,以10kHz采样频率同步采集振动、温度、电流、电压等多源数据,对数据清洗、归一化预处理,提取时域、频域和时频域特征并筛选,...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于物联网的加油站危险预警方法及系统。方法包括:获取加油枪油气回收管线的气液比数据,所述气液比数据包括多个按时间顺序排列的样本的气液比数值;将任一样本记为目标样本,确定目标样本的突变程度;确定目标样本...
  • 本发明涉及汽车故障检测技术领域,具体为基于规则和故障树的汽车故障检测与诊断案例库构建方法,包括将外部环境数据对原始故障数据进行上下文增强,以得到环境增强故障关联数据;对汽车故障特征进行故障分类,以得到故障分类标签;根据预设的专家规则库对故障...
  • 本发明公开了一种黄土边坡稳定性智能监测方法及系统,所述方法包括:对目标区域的多源数据进行分区域差异化建模,输出坡度变化数据;根据逐期位移时序数据,基于LSTM算法预测得到边坡变形趋势;将坡度变化数据、边坡变形趋势和气象降雨数据输入边坡稳定性...
  • 本申请提供一种核电站用鼓形滤网状态监测系统、方法及设备,系统包括:传感器模块,用于实时监测鼓形滤网的运行状态;数据采集模块,连接传感器模块,用于接收来自传感器模块的实时数据;数据分析模块,连接数据采集模块,用于接收预处理数据,并对预处理数据...
  • 本申请提供了告警事件预测模型训练方法、装置及动力环境监控系统。涉及数据处理技术领域,先确定观察窗口的大小和观察窗口在间隔第一时长后对应的预测窗口,根据预测窗口是否发生告警事件,对与预测窗口对应的观察窗口进行正样本和负样本的标记;提取训练数据...
  • 本申请实施例提供了一种台风预测方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取多种类型的历史台风数据;通过预设聚类算法,对历史台风数据进行聚类,得到多种类型的第一聚类数据;通过预设随机森林分类算法进行分类预测,得到多种类型的第二聚类数据;通过预设多...
  • 本申请实施例公开了一种基于强化学习的设备异常识别方法、装置及电子设备,应用于异常检测技术领域,该方法包括:获取针对目标设备的多模态状态信息;通过强化学习确定所述多模态状态信息对应的时序差分误差信息;根据所述时序差分误差信息对初始决策树的节点...
  • 本申请提出一种生产节奏自适应的转炉炼钢耗氧量预测方法及系统,属于信息技术领域,其中方法包括:仅采用转炉炼钢吹炼期的数据训练Transformer时序预测模型,得到初始的耗氧量预测模型,并且采用贝叶斯优化算法对初始的耗氧量预测模型的超参数进行...
  • 本申请涉及一种基于水文报汛异常数据处理的预报优化方法、系统及介质,方法包括收集研究区各个水文站点水文数据,构建初始异常数据集;构建XGBoost模型,并基于自适应学习策略优化XGBoost模型;得到修正后的水文站点水文数据;提取修正后的水文...
  • 本发明公开了一种节氮装置故障自动诊断处理方法,本发明涉及故障处理技术领域。包括以下步骤:通过对获取的故障样本数据进行预处理,包括清除异常数据和降维,同时,本发明定义其XGBoost算法的损失函数,构建决策树,以构建故障诊断模型,结合经降维后...
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