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  • 本发明公开了一种基于人工智能的挂绳数据线交互控制方法,包括如下步骤:S1、采集挂绳数据线的交互数据,并进行预处理;S2、按设定窗口分段,对各段执行奇异值分解,构建主特征集合;S3、对主成分向量执行超球嵌入,对残差向量执行线性投影,采用拉普拉...
  • 本发明公开了一种基于动态选择集成技术的水下声源目标识别方法,通过水下传感器实时获取声源信号,包括潜艇目标和声诱饵的声学特征,利用短时傅里叶变换提取时频特征、调制特征和统计特征,并通过主成分分析(PCA)融合这些特征,生成多维特征向量,并建立...
  • 本申请涉及一种电力时序数据处理方法、装置和计算机设备。该方法包括:获取电力时序数据,将所述电力时序数据划分为至少两个子序列;对每一子序列进行特征提取,构建初始特征向量;基于所述子序列,预测得到指定时刻的预测序列;确定所述指定时刻的真实序列,...
  • 一种超声导波场欠采样扫描下板中减薄缺陷三维形貌定量评估方法属于工业无损检测领域,具体涉及金属板壳结构(如航空航天蒙皮、压力容器壁、输油管道等)中腐蚀缺陷的高精度三维形态重构与厚度损失量化。本发明通过融合稀疏采样导波场重建、全波形反演(FWI...
  • 本发明涉及基于狄洛尼三角网模型的多波束测深数据质量实时评估方法,通过对原始离散数据集进行抽稀处理,生成抽稀数据集,构建狄洛尼三角网;并根据狄洛尼三角网对原始数据集进行分片处理,提取分片数据集的精确数据范围;对各分片数据集分别进行网格化处理生...
  • 本发明公开了基于气象参数的储能容量预测方法,具体涉及图神经网络技术领域;采集多源气象数据构建原始时序矩阵,基于局部扰动窗口提取扰动特征张量;将扰动特征映射至高阶空间,构建多尺度容量响应因子;基于图结构建模气象扰动与容量波动的因果链路,提取动...
  • X射线管的失效预测数据的生成方法,包括S10至S40。S10:采集被参考的X射线管的时间序列数据,从被参考的X射线管的时间序列数据中提取得到被参考的X射线管的提取数据。S20:训练相似性模型,其中训练特征为被参考的X射线管的提取数据。S30...
  • 本申请的实施例公开了一种联邦学习的数据处理方法及装置、电子设备、存储介质,该方法包括:第一参与方向NEF网元发送第一样本对齐请求,NEF网元根据第一样本对齐请求,向第二参与方发送第二样本对齐请求;第二参与方根据第二样本对齐请求向NEF网元发...
  • 本申请公开了一种大模型训练方法、装置、设备、存储介质及产品,方法包括:根据每一个第二语料集的词级特征,得到每一个第二语料集的第一采样比例;基于每一第一采样比例对对应的第二语料集进行采样,得到第一训练样本集,基于第一训练样本集对代理模型进行训...
  • 本公开涉及一种无线网络数据的处理方法、装置、设备、介质以及产品,其方法包括:获取网元设备上报的不同类型的无线网络数据;其中,无线网络数据至少包括以下之一:性能指标、测量报告、网元配置管理参数、参数调整记录和工程参数;对各无线网络数据进行结构...
  • 本发明专利涉及一种利用样本欧氏距离进行训练样本抽稀的方法,在利用LS‑SVM算法构建海底趋势面过程中,利用样本的欧氏距离对测深训练样本进行抽稀,得到具有稀疏性的LS‑SVM算法,通过调整核参数得到稳健的海底趋势面模型函数。本发明专利提出的基...
  • 本说明书实施例提供一种获取模型训练样本的方法,包括:对于多个目标域样本中的任一目标域样本,基于该目标域样本的第一表征,从向量数据库中确定出该第一表征对应的若干候选表征,单个候选表征与该第一表征的距离小于阈值距离,向量数据库中包括与多个源域样...
  • 本发明提供了一种模型训练方法、硅片制造方法、装置、存储介质及设备,该模型训练方法包括从训练样本中确定第一验证集和第一训练集;从第一训练集中确定第二训练集和第二验证集,基于第一训练集对初始模型进行模型训练,得到当前迭代轮次的备选模型;通过第一...
  • 本申请涉及一种建筑物的振动检测模型的训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取训练数据集,基于训练数据集包括的样本振动数据和标签振动数据对振动检测模型进行优化训练,得到目标振动检测数据。采用本方法能够...
  • 本发明公开了一种人形机器人能耗预测模型的训练方法及能源优化方法,其中,该训练方法获取人形机器人电机的静态参数样本数据和若干个不同场景类型的场景负载样本数据,以及与每个场景负载样本数据对应的实测能耗样本数据;根据静态参数样本数据,对所有场景负...
  • 本申请提供了一种基于朴素贝叶斯的泵驱两相流回路故障诊断方法、装置、介质、设备,该方法包括:获取泵驱两相流回路的实时监控数据;基于预设的离散化规则,将实时监控数据的目标特征参数转换为离散状态值;将离散状态值输入预训练的故障诊断模型中,生成故障...
  • 本发明公开了一种运行状态时间序列样本生成方法、系统、设备及介质,方法包括:获取训练数据集,并基于深度学习框架构建变分自编码器模型,所述变分自编码器模型包括编码器和解码器;利用所述训练数据对所述变分自编码器模型进行训练,得到训练后的变分自编码...
  • 本发明公开了一种运行方式样本生成方法、系统、设备及存储介质,方法包括:获取初始运行方式样本集,并构建源域模型,利用所述初始运行方式样本集对所述源域模型进行第一训练;从所述初始运行方式样本集中筛选出临界数据,并构建目标域模型,利用所述临界数据...
  • 本发明涉及一种设备故障动态预警方法、系统、设备和介质,包括:对目标机械设备在变工况运行时的历史测点数据进行数据预处理;构建注意力增强时间卷积网络模型;基于数据预处理结果,采用随机轮询训练策略对构建的注意力增强时间卷积网络模型进行训练,得到最...
  • 本申请实施例提供一种数据集标注方法、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括:将开源数据集标注模型部署到预设容器集群和/或根据模型修改参数将预置人工智能模型部署到预设容器集群;将有效数据集上传至对象存储进行切分加密存储,得到待标注数据集;根...
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