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一种基于码本离散量化与多任务学习的信号特征压缩方法
本发明公开了一种基于码本离散量化与多任务学习的信号特征压缩方法, 属于信号处理与人工智能交叉技术领域。针对现有技术在高维IQ信号压缩中难以兼顾压缩效率、语义保留及计算复杂度的问题, 本发明通过编码器提取原始IQ信号的高维连续特征;利用可学习...
基于综合权重矩阵的空间莫兰指数计算方法
本发明公开了基于综合权重矩阵的空间莫兰指数计算方法, 涉及空间统计分析技术领域, 包括以下步骤:构建基础权重矩阵, 并组合生成候选综合矩阵;提取候选综合矩阵中的特征数据构造样本空间, 并基于支持向量回归对综合矩阵对应的莫兰指数进行拟合, 得...
基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统
本发明公开了一种基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统, 该方法包括:获取盾构机掘进参数数据并进行预处理, 将预处理后的盾构机掘进参数数据输入至预训练的地质特征提取模型中, 输出地质特征数据;然后将地质特征数据输入至预训练的地质特...
一种基于深度学习融合模型的分布式电源配置检测方法及系统
本申请涉及一种基于深度学习融合模型的分布式电源配置检测方法及系统, 涉及电力监测技术的领域, 该方法包括于预设的时间轴上构建宽度为预设的检测时长的检测区间, 且于检测区间中根据预设的单位时长划定检测点, 并于检测点获取发电用电数据;根据所有...
一种光纤声波事件识别方法、设备及介质
本申请公开了一种光纤声波事件识别方法、设备及介质, 涉及声波信号处理领域, 该方法包括:获取光纤声波的时间序列信号;对时间序列信号进行小波去噪处理;采用多模态特征转换方法将去噪后的时间序列信号转换为多模态时序图像;对多模态时序图像进行融合处...
一种多型号风电机组SCADA时序特征对齐方法、装置及介质
本发明属于风电领域, 公开了一种多型号风电机组SCADA时序特征对齐方法、装置及介质, 包括:数据准备及核映射, 从源风机和目标风机的SCADA数据中提取时序特征数据, 破坏时序性后映射到高维空间;构建核矩阵与奇异值分解, 计算源域和目标域...
基于瞬时频率方向自调整的船舶信号自适应时频分析方法
本发明公开了基于瞬时频率方向自调整的船舶信号自适应时频分析方法, 包括:采集待时频分析的船舶信号并进行短时傅里叶变换;基于短时傅里叶变换时频分布, 结合时频窄带特征估计船舶信号的瞬时频率;计算平滑后瞬时频率及最佳窗长;将平滑后瞬时频率在时间...
一种基于PCA和iForest算法的飞轮储能系统故障监测方法及系统
本发明公开了一种基于PCA和iForest算法的飞轮储能系统故障监测方法及系统, 涉及飞轮储能系统故障监测诊断技术领域, 旨在实现飞轮储能系统的无监督异常检测与故障识别。本发明通过采集多维监测数据并进行质量控制、预处理和标准化以消除量纲差异...
基于多元时序分析的试验数据拐点识别方法
本申请涉及数据处理技术领域, 具体涉及基于多元时序分析的试验数据拐点识别方法, 该方法包括:采集多元时序试验数据, 组成各试验数据序列;基于各试验数据序列中相邻的波峰波谷, 获取各试验数据序列中的各峰谷子序列;确定各试验数据序列的分布均匀度...
模型训练方法与相关方法、装置、存储介质及计算机设备
本申请公开一种模型训练方法与相关方法、装置、介质及计算机设备。包括:获取训练数据集;根据途径轨迹中每对相邻途经点对途径轨迹进行轨迹拆分, 得到多个子轨迹, 确定每个子轨迹的轨迹时间段;基于句子粒度对文本指令集进行指令拆分, 得到多个子指令,...
一种数据模型获取方法、装置及产品
一种数据模型获取方法、装置及产品, 涉及大数据分析技术领域, 以实现自主完成基于不同目标挖掘意图的模型获取或调优等能力。所述方法包括:接收并基于输入的第一目标挖掘意图从样本数据库中获取第一训练数据;基于多种数据模型训练算法对第一训练数据分别...
基于神经网络的高压带电作业安全预警方法
本发明涉及基于神经网络的高压带电作业安全预警方法, 方法包括以下步骤:步骤1:运用表面电荷法建立高压输电线路电场计算模型;步骤2:建立变电站整体三维模型;步骤3:构建工频电场传感器的信号处理电路, 通过工频电场传感器实时捕获电场信息, 并将...
基于自动生成AI的数字孪生
本公开涉及基于自动生成AI的数字孪生。用于创建被测系统的数字孪生的系统可以包括处理电路系统和存储器, 其中存储有指令, 该指令当处理电路系统执行时, 使得处理电路系统接收具有与被测系统相对应的信息的多个输入, 并将多个输入作为数据输入提供给...
一种空调能耗预测方法、系统、设备及存储介质
本申请属于空调能耗预测领域, 具体涉及一种空调能耗预测方法、系统、设备及存储介质。将训练空调能耗数据处理后, 得到协方差矩阵, 进行特征分解, 得到特征值和特征向量, 按照特征值对特征向量排序, 得到特征向量矩阵, 并根据贡献率进行筛选, ...
一种基于加权绑定网络的垂直领域多模态大模型持续学习方法
本发明公开了一种基于加权绑定网络的垂直领域多模态大模型持续学习方法;该方法包括两阶段:基于加权绑定网络的多模态对齐训练方法训练领域大模型;基于记忆回放的多模态持续学习训练:通过数据自指令和自问答构造法实现垂直领域数据的增量构造, 与记忆回放...
一种基于级联式机器学习的混积页岩TOC预测方法、装置、设备、存储介质及程序
本发明提供一种基于级联式机器学习的混积页岩TOC预测方法、装置、设备、存储介质及程序, 涉及人工智能技术与石油勘探测井数据技术领域, S10、获取并预处理测井原始数据集, 生成岩性特征向量;S20、基于岩性特征向量通过预训练好的岩性分类模型...
基于边缘计算的公路结构健康监测数据关键信息实时提取方法
基于边缘计算的公路结构健康监测数据关键信息实时提取方法, 属于道路类领域。现有提取关键信息的方法, 需要人为对所有数据加标签, 效率低, 并且提取方式准确性差。采集原始公路监测数据, 划分成标签数据和有标签数据, 对有标签数据和无标签数据分...
一种基于残差自回归交叉注意力机制的特征增强方法
本发明提出一种基于残差自回归交叉注意力机制的特征增强方法, 包括以下步骤:S1, 构造无监督预训练数据集和有监督微调数据集;S2, 基于解码器构建大语言模型, 在其中构造残差自回归交叉注意力模块, 包含自回归模块、交叉注意力模块和动态权重融...
基于小波变换和大语言模型的时间序列预测方法及装置
本发明属于人工智能和数据分析技术领域, 公开了一种基于小波变换和大语言模型的时间序列预测方法及装置;其中, 所述时间序列预测方法包括:获取已知历史时间序列数据;基于获取的已知历史时间序列数据, 利用训练好的时间序列预测模型进行未来时间段的时...
基于多模态融合的数据处理及模型构建方法、相关设备
一种基于多模态融合的数据处理及模型构建方法、相关设备, 基于多模态融合的数据处理模型的构建方法, 包括:获取多模态训练数据集, 所述多模态训练数据集包括多模态训练数据;采用所述多模态训练数据集中的多模态训练数据进行联合训练, 获取基于多模态...
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