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  • 本发明提供了一种多目标约束条件下的水资源优化配置方法,对区域性的水资源配置采用经济效益函数、社会效益函数及生态环境效益函数作为目标函数,基于多目标优化方式,通过遗传算法对待优化的变量进行优化计算。本发明能够综合考虑经济效益、社会效益、生态效...
  • 本发明提出了基于OMF‑LTF‑BiLSTM模型的云KPI预测方法,包括:先将采集到的二维原始时间序列数据提取其中的一维KPI数据,根据负载数据的波动表现,调整经验小波变换参数并确定模态分量的个数,计算得到运维模态特征集;将运维模态特征集和...
  • 本发明公开基于碳汇效应预测的农用地布局方法,步骤包括:1)基于待利用地块集中程度和待规划农用地总面积D,在待利用地块中选择m个地块作为农用地;2)基于农用地特性,标注出农用地集合中每个农用地的拟利用类型;3)预测第i个地块在拟利用类型iaa...
  • 本发明公开了一种天然气最大产量的预测方法和装置。所述方法包括:获取目标区块内各井的单井天然气月生产量和预设的当前时间以后的天然气月约束量;井的天然气月生产量基于气井的生产能力曲线获得;天然气月约束量表征每个月需要生产的天然气量;根据天然气月...
  • 本发明公开了调峰型天然气发电项目在管网中接入点优选方法及系统,该方法包括:获取天然气发电项目接入电网区域周边已投运的天然气发电项目用气数据;建立管网稳态水力模型和管网瞬态水力模型;接入电网区域内选择管网输气点新接入的天然气发电项目,根据已投...
  • 本发明公开了一种基于e‑SIM的电力设备远程预测故障方法及系统,包括:采集电力设备运行数据,进行预处理。通过e‑SIM卡将预处理后的数据传输给远程服务器。构建电力设备故障预测模型,得到电力设备远程故障预测结果。本发明提供的基于e‑SIM的电...
  • 本发明公开了一种用于连件的下料排版算法,包括使用填充算法,搜寻最佳原料时,按最短边进行匹配,即计算原料短边与矩形零件短边的差值,取最小差值的原料作为本次排放的原材料,排放矩形零件时,对齐原材料及矩形零件的宽,同样类型的矩形零件优先排满整行,...
  • 本发明公开了一种基于能源的经济关键要素联动预测方法及系统,涉及经济学与预测建模技术领域,包括确定数据源并收集,对获取的数据进行预处理;基于多维数据模型导出关键业务数据,构建能源消费数据和经济增长预测模型;训练能源消费数据和经济增长预测模型,...
  • 本发明公开了一种基于多数据源的变电站智能巡检方法及系统,涉及电力巡检技术领域,包括:实时收集历史数据以及变电站当前状态信息;将收集到的数据进行数据预处理;构建线性回归模型选择最佳的自愈策略;收集恢复过程中的反馈数据,构建强化学习模型迭代优化...
  • 本发明公开了一种航班出行推荐系统及方法,包括:获取用户的出行需求信息;根据用户出行需求信息获取包含若干候选航班的候选航班集合,基于出发地与各候选航班对应的机场的地理位置,识别并确定至少一种可行的潜在出行方式;采集并融合与每种潜在出行方式相关...
  • 本发明涉及智慧图书馆技术领域,具体是融合用户行为与情境感知的图书馆座位预约优化方法及系统,所述方法先构建多源数据融合框架,整合用户历史行为、实时情境及座位状态数据;再设计Att‑BiLSTM模型,动态预测用户座位占用时长与违约概率;最后通过...
  • 本申请属于空气动力学气动建模技术领域,公开一种混合层流控制机翼转捩快速预测机器学习建模方法,该方法首先根据飞行高度和马赫数计算自由来流速度、雷诺数和动压。使用随机森林算法对飞行状态、外形及吸气控制参数进行重要性排序,选取关键变量并归一化处理...
  • 本申请公开了神经认知障碍演进轨迹的混合联邦学习建模方法及设备,方法包括子节点接收中央节点分发的专家全局模型,专家全局模型为中央节点根据本子节点预先注册的元数据从专家全局模型组中确定,以专家全局模型为初始模型,利用本地多模态非侵入式生理信号数...
  • 本发明公开了一种模型处理方法、存储介质及电子设备。该方法包括:接收到多个本地服务器各自对应的噪声梯度;对多个本地服务器各自对应的噪声梯度进行加权聚合,得到聚合噪声梯度;提取聚合噪声梯度中的漂移校正集合;基于漂移校正集合生成噪声感知校正掩码;...
  • 本发明适用于计算机联邦学习技术领域,提供了一种基于GLKI与DGA的个性化联邦学习方法及装置,包括以下步骤:在客户端本地训练阶段,针对非独立同分布数据,执行GLKI(全局‑局部知识互联)机制,所述GLKI机制包括:第一阶段优化:冻结本地编码...
  • 本发明提出一种人工意识系统的实现方法及装置,基于DIKWP×DIKWP网状认知模型构建多维语义状态图谱,通过数据、信息、知识、智慧与意图层次交互,实现语义跳跃与并行意识路径。系统由外部输入触发意图链,沿DIKWP路径完成语义处理与推理,形成...
  • 本申请公开了一种环境仿真器、基于环境仿真器的加强学习方法、装置、设备以及存储介质,属于计算机技术领域。本申请实施例提供了具有多个层的环境仿真器,通过环境仿真器中的基础服务层和交互接口层提供环境运行的基础以及交互功能,通过原子机制层和策略组合...
  • 本申请公开了一种强化学习的样本生成系统、模型训练方法及系统。该样本生成系统包括N个运算节点,每个运算节点用于运行以下至少之一:至少一个环境进程、至少一个智能体进程,且N个运算节点并行运行M个环境进程,每个环境进程对应一个或至少两个智能体进程...
  • 本申请涉及一种图像水脂分离方法、计算机设备和存储介质。该方法包括:获取目标部位的水脂同相位图像和水脂反相位图像;将水脂同相位图像和水脂反相位图像输入至预先训练好的机器学习模型中,得到正则化信息;机器学习模型通过学习脂肪为主成分的特征信息构建...
  • 本公开的实施例提供了业务处理的方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:获取针对一组机器学习模型的模型能力信息,模型能力信息包括一组机器学习模型中每个机器学习模型在多个能力维度各自的评估结果;基于目标业务的模型能力要求和模型能力信息...
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