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  • 本申请提供了一种非均分流量场景下的潜力主播筛选方法及相关装置。一方面,可根据多个待筛选主播的直播数据确定目标先验样本值,并基于目标先验样本值和每个待筛选主播的直播数据,利用贝叶斯算法确定待筛选主播在流量密度指标下的密度指标值。另一方面,本申...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的变压器故障检测方法及系统,涉及机器学习的技术领域,包括定义实体类别,获取结构化数据库,预处理获取变压器实体特征数据集;将变压器故障关联路径检测结果输出的完整搜索路径作为图结构进行冗余优化,通过深度优先遍历所述无...
  • 本发明涉及燃烧振动预测技术领域,尤其涉及Agent驱动的多元线性回归预测与残差异常参数报警方法,本发明提出以下方案,通过智能体将实时运行数据输入至预训练的线性回归模型,生成燃烧振动预测值,并通过计算实际与预测振动值之间的残差,分析燃气轮机的...
  • 本申请涉及电力设备监测的技术领域,具体公开了一种基于图卷积网络与Transformer的变压器故障监测方法及系统,方法包括获取变压器的声纹数据、温度数据以及专业语料数据;分别对声纹数据以及温度数据进行预处理,得到时序特征向量和一维长向量;对...
  • 本发明公开了一种锅炉受热面结渣沾污风险预警方法,属于火力发电设备安全领域,包括获取数据集,建立数据库,将气相碱金属浓度当量、温度、清洁因子及机组运行关键参数、入炉煤煤质特性参数储存在数据库中;构建训练数据集,建立深度学习模型,利用训练数据集...
  • 本发明公开了基于AI的数字化智能开关柜状态综合感知系统,包括多源数据采集模块、数据预处理与同步模块、边缘计算特征提取模块、AI智能融合识别模块、专家规则诊断模块以及云端综合评估与决策模块:多源数据采集模块,通过部署多种类型的传感器,分别采集...
  • 本发明提供双向率定的双驱动水文预报建模方法及系统, 正向率定得到产流子模型和汇流子模型;采用正向率定后的汇流子模型,以流域出口断面径流观测数据为已知反向推导出产流量理想值;以产流量理想值为标签对深度学习产流量预测模型训练,并得到深度学习产流...
  • 一种变工况场景下基于条件扩散的民机部件故障诊断方法,通过采集有限的高置信度故障样本及不同工况条件下的无标签故障数据,经隐空间特征重构后,采用去噪扩散概率模型对目标域目标域高置信度故障样本进行条件生成增广,再通过联合优化目标函数,在推断故障样...
  • 本发明公开了一种基于时空K函数及蒙特卡洛模拟的数据分析方法及装置,包括:获取目标区域内的目标数据并确定双变量时空Ripley’s K函数的目标分析参数,以及确定蒙特卡洛模拟算法的目标模拟参数;根据所述目标数据以及蒙特卡洛模拟算法,对所述目标...
  • 本发明涉及工业设备故障诊断技术领域,公开了一种基于多传感器双重对比去噪的端边云设备故障预警方法,包括:利用短时傅里叶变换将训练样本从时域转换至时频域,构建设备故障的时频特征;利用KL散度对比训练样本与全局健康中心的时频特征分布,最小化时频对...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于大模型的电化学储能电池过充电安全预警方法,包括收集文献数据集、实验数据集、专家经验集和现象描述信息;接着,用BERT‑NER算法提取储能机理实体,并配对构建机理图谱;实时采集储能仓探测器数据,计算...
  • 本发明涉及燃气轮健康管理领域,更具体的说是一种基于SOM‑GAT的燃气轮机气路故障诊断方法,该方法采用自组织特征映射SOM算法将燃气轮机运行状态数据转换成图结构,获取燃气轮机运行状态数据样本间相似性及潜在结构,输入图注意神经网络GAT,利用...
  • 本发明公开了基于WiFi信道状态信息与SE‑TCN的第一视角手语识别方法,该方法采用1×1卷积对数据进行通道降维,降低后续网络参数量和计算量;采用基于S‑ENet的通道注意力机制来对CSI数据的不同通道的权重进行自适应分配,优化特征表示,为...
  • 本发明公开了一种基于自适应强度估计与协同惩罚剪枝的空间多目标跟踪方法,该方法针对GM‑CPHD算法在空间多目标跟踪场景中存在的新生目标先验依赖性强及密集目标误合并问题,首先通过量测数据驱动构建新生目标强度自适应估计模型,动态生成潜在目标的高...
  • 本发明涉及低压用户故障电弧检测技术领域,具体地说,涉及一种集成特征自选择的轻量级交流电弧故障检测方法。其包括以下步骤:使用滑动时间窗检测算法对测量的电气数据进行事件检测,对负荷事件发生时的电气暂态量进行提取;利用动态时间规整算法与各负荷类别...
  • 本发明提供了一种水工环地质环境检测方法及系统,属于地质检测技术领域,获取目标区域的原始地质环境数据与历史地质异常数据,将原始地质环境数据与历史地质异常数据进行时空对齐处理操作,获取三维地质参数网格;基于三维地质参数网格与历史地质异常数据获取...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的箱式变电站状态监测与预警方法,涉及智能电网技术领域,针对现有静态阈值忽略多物理耦合及深度模型对稀缺故障样本依赖高,导致漏报、误报和响应滞后问题,提出方案 : 对多通道时序信号实施滑动窗口核密度估计并经递归Cop...
  • 本发明公开一种动态图卷积与迁移学习的新能源多模态故障诊断方法。该方法通过部署多类型传感器采集新能源设备运行、环境和历史数据,经预处理生成多模态数据集。将设备组件定义为图节点,利用动态时间规整和注意力机制构建含时变边权重的有向图,并在线更新图...
  • 本发明提供了一种基于深度学习与自适应时窗的微震P波初至拾取方法,包括:(1)对微震信号进行收集与预处理,制作数据集,并划分训练集和测试集;(2)搭建MSC‑NET深度学习神经网络,并将数据集作为输入进行训练,调整模型参数以达到最优模型效果;...
  • 本发明适用于大型双驱磨机滑履轴承寿命预测技术领域,尤其涉及基于自适应增强VMD‑BILSTM模型的大型双驱磨机滑履轴承寿命预测方法,所述方法包括:获取原始振动信号,对原始振动信号进行降噪处理,得到预处理振动信号;构建自适应增强VMD‑BIL...
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