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  • 本发明涉及数据处理技术领域, 尤其涉及一种具有数据高效采集功能的智能融合终端, 包括处理器和存储器, 处理器执行存储器的计算机程序以实现以下步骤:获取电力数据序列并将其划分为至少两个子序列;获取每一子序列的模板子序列、每一子序列与其模板子序...
  • 本发明属于数据分析领域, 具体涉及了一种用于航空事故调查的数据自动化分析方法、系统及设备, 旨在解决现有技术中存在数据处理适应性差、预处理不足、性能瓶颈及建模诊断局限的问题。本发明包括:采集原始飞行数据并转化为结构化格式;识别模拟量、数字量...
  • 本申请公开了一种井工矿无人驾驶故障数据处理方法及系统, 涉及无人驾驶:获取多源异构数据;对多源异构数据进行时空融合处理, 得到融合数据集;将融合数据集输入预训练的LSTM‑Attention预测模型, 输出无人驾驶车辆的故障概率预测值;根据...
  • 本发明实施例公开了一种多参数协同检测的高精度仪器仪表数据处理方法及系统, 涉及仪器仪表及数据处理技术领域。所述方法包括:通过多源传感器阵列同步采集目标设备的被测参数及环境干扰参数, 形成时间序列数据集;构建动态耦合分析模型, 利用格拉姆角场...
  • 本申请公开了一种异常数据识别方法、装置及存储介质, 可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景, 所述方法包括:获取目标对象的目标业务数据序列以及实时业务数据序列;对目标业务数据序列进行频谱特征提取, 得到目标主频率特征、目标幅...
  • 本发明提供了一种针对傅里叶光谱仪参考信号频谱位置的计算方法, 具体包括如下步骤:对参考信号的时域数据进行快速傅里叶变换, 得到参考信号的频域数据;采用滤波算法对频谱数据滤波;将滤波后的数据进行翻转, 并计算翻转前后的数据的相关值;计算相关值...
  • 本发明提供了一种事件信号处理方法、电子设备、存储介质及程序产品。其中, 事件信号处理方法, 包括:对事件流中的事件序列进行采样;将采样数据输入连续耦合神经网络, 从而将同一采样周期内的事件序列中极性保持恒定的事件序列转化为具有周期特性的信号...
  • 本申请公开了一种晶圆形貌扫描信号的处理方法及计算机程序产品, 涉及半导体制造技术领域。该晶圆形貌扫描信号的处理方法包括:获取目标晶圆表面形貌的原始扫描信号, 并通过小波变换对该原始扫描信号进行多分辨率分解, 以得到噪声频带信号和非噪声频带信...
  • 本申请公开了一种电动汽车驾乘人员晕车程度预测方法及系统, 涉及驾乘人员晕车预测领域, 该方法包括获取历史驾乘人员生理数据和车辆运行数据, 对生理数据及车辆运行数据进行预处理, 对预处理后的生理数据及预处理后的车辆运行数据进行特征提取, 得到...
  • 本发明提供的基于用户用电行为画像的供电服务智能预警方法及装置, 包括:采集用户的用电数据、电网运行数据以及用户基础信息, 构建多维度数据集;基于深度学习模型对所述多维度数据进行特征提取, 得到用户用电行为画像;其中, 深度学习模型采用优化的...
  • 本发明公开了基于多频带黎曼流形空间学习的情绪识别方法, 属于生物信号识别技术领域, 包括通过变分模态分解对原始信号进行自适应频带划分, 抑制模态混叠并提取多频带子信号;进一步利用多元相空间重构+黎曼流形正则化Fisher判别分析模块将子信号...
  • 一种基于轻量化残差神经网络的目标深度属性判别方法, 它属于水声目标深度分类技术领域。本发明解决了传统二分类器对目标先验信息的依赖较强、鲁棒性差的问题。本发明设计的轻量化残差神经网络通过逐层堆叠的残差块, 可以深入挖掘出声场仰角结构数据的多层...
  • 本发明公开一种基于机器学习的湖泊水体重金属浓度预测方法, 通过采集湖泊水体理化性质并建立湖泊数据库;标准化处理特征数据集;基于无监督机器学习将特征数据集输入到鲁棒主成分分析(RPCA)和自组织映射(SOM)进行降维, 获得含有RPCA特征和...
  • 本发明涉及灾害预测领域, 具体公开了一种高温热浪干旱复合灾害的预测系统及方法, 该系统包括:多源数据采集模块, 用于采集气象数据、地形数据、植被与土壤数据及人类活动数据, 构建多维度输入特征集;数据处理模块, 用于对采集的气象数据、地形数据...
  • 本申请公开了一种高炉冶炼热工参数的确定方法及装置, 属于高炉冶炼技术领域。该方法包括:在基于还原气喷吹工艺的高炉冶炼过程中, 获取鼓风参数和喷吹参数, 获取煤粉的成分含量以及还原气的气体组分, 确定为物质参数;根据鼓风参数、喷吹参数和物质参...
  • 本发明涉及二次设备技术领域, 具体地, 涉及一种二次操作票和工作票的生成方法、装置及设备。该方案步骤包括:获取变电站数据, 并且建立变电站二次操作库;从变电站二次操作库中解析出基础数据, 通过所述基础数据构建关联模型;通过关联模型制定出设备...
  • 本发明公开了一种基于健康指数构建与神经网络融合的寿命预测方法, 属于设备状态监测与预测性维护技术领域。该方法通过多源退化特征提取、共同动态主成分分析(CDPCA)降维、健康指数构建与归一化、深度学习多模型建模、集成学习融合以及贝叶斯优化超参...
  • 本发明属于多目标优化技术领域, 具体涉及一种趋势引导型动态多目标优化进化方法, 包括:S1.智能场景下的趋势建模与方向构造;S2.趋势引导下的扰动与搜索机制构建;S3.多目标膝点识别与反馈强化机制;S4.进化计算参数调控机制;S5.精英稀疏...
  • 本发明公开一种基于对抗验证的模型构建系统及方法, 所述方法包括:根据设备是否通过目标渠道触达对所有渠道的设备创建新标签;根据设备数据以及所述新标签训练分类器, 通过训练好的分类器得到设备的渠道预测值;根据所述渠道预测值从所有渠道的设备数据中...
  • 本发明提供一种大模型预训练数据处理方法、装置、电子设备及存储介质, 属于大模型技术领域。本发明包括:识别目标大模型的预训练数据中的薄弱内容;生成薄弱内容对应的探查查询;将探查查询输入目标大模型, 得到目标大模型输出的基线回答;在预训练数据中...
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