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  • 本申请提供一种大气污染物网格数据降尺度的方法、装置及电子设备,通过空气质量预报模型系统中预置的影响污染物的气象条件信息、排放源信息、地理条件信息,生成各类污染物的第一模型浓度场,获取各类实际监测值融合至第一模拟浓度场中,生成第二模拟浓度场,...
  • 本发明提供一种复杂场景的负荷预测模型构建方法、负荷预测方法及系统,涉及电力系统负荷预测领域。方法包括:基于合作博弈理论,分析不同负荷影响因子组合输入下的基础负荷预测模型的预测结果,以计算出每种负荷影响因子的贡献度;基于贡献度的统计特性筛选出...
  • 本发明涉及云机房技术领域,公开了基于数字孪生与多模态感知的云机房智能预测性监控方法,包括以下步骤:S1、多模态数据采集与融合,S2、构建与同步数字孪生模型,S3、分析、判断与预测,S4、预警与决策支持,S5、反馈与模型自优化,还公开了基于数...
  • 本发明涉及一种新型安防行业数据资源分析方法,属于安防技术领域,通过“端边云协同”架构,实现了安防数据的高效处理与智能决策,通过边缘端部署轻量级YOLOv8模型进行实时目标检测,完成初步异常识别;在云平台基于历史报警数据训练LSTM神经网络,...
  • 本发明请求保护一种基于单通道虚拟扩展的频谱混叠信号信源数估计方法,属于信号信源数估计技术领域,其包括以下步骤:虚拟通道扩展步骤:采用间隔抽样、小波包分解或变分模态分解方法,将单通道扩展为虚拟多通道信号;改进的信息论准则:在传统AIC、MDL...
  • 一种基于偏微分方程算子嵌入卷积网络的流场预测方法及系统,属于流场预测技术领域,解决现有流场预测中数值计算量巨大、纯数据驱动模型缺乏物理一致性且长时滚动易发散的问题。包括以下步骤:获取细网格流场数据以及物理参数,进行预处理,获得细网格张量,记...
  • 本申请属于物联网技术领域。本申请提供一种融合多模态基序的动态图神经网络链路预测方法。本公开实施例通过节点级模态注意力机制,自适应地融合结构、语义、行为等多源异构信息,克服了单一模态信息不足或不可靠的问题,增强了节点表示的判别力。且系统性地融...
  • 本发明公开了一种基于标签自演化的审计数据智能分析处理方法。获取原始数据,对原始数据进行处理得到结构化特征集合和文本向量集合后,并进行标准化处理后得到特征数据并存入特征仓;搭建无监督计算模型,利用无监督计算模型对特征数据进行分析,自动识别潜在...
  • 本发明提供了一种堰体混凝土裂缝识别方法,包括构建渗漏‑温度耦合、裂隙形态采集与服役安全评估三场景,同步采集对应信号;用动态纹理‑边缘协同滤波对渗漏‑温度信号初筛得裂缝初级判定图;解析裂隙三维形态得图谱;将服役安全信号输入预训练网络得安全图谱...
  • 本发明公开了一种基于数据分析的供热系统异常检测修复系统及方法,涉及供热系统数据分析技术领域,本发明采集供热系统用户单元的多源数据,聚合所有用户单元的系统状态向量形成系统状态向量集合;分析各用户单元内部参数间的理论关系与实际读数的一致性系数;...
  • 本发明提供了一种高压输电线路电缆受损预测方法及系统,属于高压输电线缆检测的技术领域,包括针对高压输电线路电缆进行多源数据协同采集,以获得时空同步的多源数据集;对时空同步的多源数据集进行预处理,以获得归一化特征数据集;在归一化特征数据集的基础...
  • 本发明涉及一种融合物理信息与Attention‑LSTM模型的机电复合传动系统瞬态工况预测方法,属于机电复合传动系统状态预测技术领域,包括以下步骤:S1:采集机电复合传动系统运行过程中的多源时序数据,预处理后筛选出关键特征,构建包含瞬态大功...
  • 本公开提供一种预测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能领域,主要技术特征包括:获取待预测的目标网络在连续多个历史时刻的时空特征数据;将所述时空特征数据输入至经多阶段训练的预测模型;其中,所述预测模型为依次通过基于全局时空数据的自回归...
  • 本发明涉及虚拟电厂与数字孪生技术领域,公开了一种基于数字孪生的虚拟电厂运行态势评估方法。该方法包括采集历史与多源外部数据,训练虚拟电厂数字孪生模型以获取负荷需求预估序列。随后,结合实时运行拓扑构建态势有向图并标注节点设备等级。利用预估序列和...
  • 本发明提供一种功率器件残余寿命预测方法及系统、计算机设备,属于半导体器件寿命预测领域。所述方法包括:实时采集功率器件的工作状态数据,对采集到的工作状态数据进行预处理得到时间序列数据;将预处理后的时间序列数据输入LSTM模型,利用LSTM模型...
  • 本发明属于故障预警领域,尤其涉及一种迷宫活塞压缩机用实时故障预警方法及系统,以解决现有深度学习模型对瞬态故障敏感性不足、超参数优化易陷入局部最优的技术问题;预警方法包括以下步骤:S1,获取多源时序监测数据,经归一化处理后形成输入特征向量序列...
  • 本发明公开了一种基于时空图卷积网络的空中目标轨迹预测方法及系统,具体为:首先采集目标的历史轨迹数据,并进行数据预处理;然后将每个空中目标在特定时刻的空间位置作为时空图网络的节点,构建时空图;接着对原始轨迹数据按目标维度展开,构建时间序列,并...
  • 本发明涉及一种基于语义建模的多模态时空交通状态预测方法,属于智能交通领域。该方法包括S1:获取多源数据,并对其进行预处理;S2:将预处理后的数据转化为时空序列,并进行类别平衡处理;S3:构建S3MFNet模型,包括空间特征编码器、时间特征处...
  • 本发明公开了面向科学一致性的物理信息引导机器学习滑坡易发性评估方法,涉及滑坡易发性评估技术领域,包括:构建初步训练数据集;基于语义‑空间一致性联合剔除与拓扑‑残差剔除法对初步训练数据集进行优化处理;计算目标滑坡区域的物理信息参数,并将物理信...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提出了基于深度机器学习的有色金属矿区岩溶地下水分析方法,包括:获取源矿区在目标时间段内的多源时间序列,将多源时间序列组合为输入‑输出样本对;构建源矿区的LSTM分析模型,利用贝叶斯优化算法对LSTM分析模型进行超...
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