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  • 本申请涉及一种数据处理方法及装置,所述方法包括:从待处理的结构化数据中提取出多个数据单元;对每个所述数据单元分别进行特征提取,得到每个所述数据单元的单元特征;根据每个所述数据单元的单元特征,确定多个所述数据单元之间存在的连接关系,并根据多个...
  • 本发明涉及核电厂电机轴承故障诊断方法及系统,其方法包括:获取被测电机轴承的应力波信号;对所述应力波信号进行特征增强,得到增强信号;对所述增强信号进行包络检波处理,得到应力波包络检波信号;对所述应力波包络检波信号进行特征提取,得到故障特征指标...
  • 本申请公开了一种基于人工智能的季节变化监测方法和系统;该方案通过获取监测区域的区域地理信息、在至少一个历史监测周期内的历史监测数据序列、以及历史监测数据序列的采集时间信息;对区域地理信息、以及历史监测周期内的历史监测数据序列进行特征深度挖掘...
  • 本发明公开了一种基于CNN‑Mamba的回波顶高短时预测方法,该方法融合气象雷达多个气象产品数据,采用CNN提取空间特征,并结合Mamba状态空间模型对回波顶高时间演变过程进行建模,同时引入组合策略以适应多预测时长需求,在有效降低计算复杂度...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体公开了一种基于自然驾驶数据的测试场景特征提取方法,所述方法包括:采集车辆在预设的特征提取时间窗口内的主车的整体运动轨迹与目标车相对位置变化特征,通过采集动态交互特征、静态路网特征、目标物类型特征以及外界输入条...
  • 本发明公开了一种基于强鲁棒自编码器的特征选择方法、系统及终端,所述方法包括:获取特征选择模型中特征选择层的参数权重,对所述参数权重进行指数化操作后与特征相乘得到运算后的目标参数;在所述特征选择模型训练过程中逐渐缩小局部特征选择窗口,直到窗口...
  • 本发明公开了一种基于STFT‑SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪方法,包括:采集高频电流互感器输出的模拟信号并模数转换,获得一维时域信号序列,对所述信号进行直流分量去除和幅值归一化,得到预处理时域信号;对预处理时域信号进行短...
  • 本发明公开了一种基于雪雁优化算法的发动机不安全事件组合模型预测方法,其方法包括:S1、获取研究预测日之前的发动机事件数据划分若干个时间跨度组并计算时间组风险,按时间序列归集时间组风险得到时间组风险时序数据;S2、构建风险预测组合模型,将时间...
  • 本发明涉及光伏硼扩散工艺技术领域,尤其涉及一种应用于优化光伏硼扩散工艺的关键参数识别方法;通过依次执行数据采集与预处理、机理引导的特征构建与筛选、因果关系识别及多目标优化决策,形成一套完整的关键参数识别流程,该方法有效克服了传统人工经验调试...
  • 本发明提供了一种基于人工智能的渗透变形检测和预警方法及系统,涉及渗流安全监测技术领域。本发明通过在监测区域布设监测单元采集多源数据,经过对齐、去噪、补全、分级和标准化处理,提取渗流表征量并融合演化特征,构建时空特征向量输入人工智能模型,联合...
  • 本发明公开了一种多平台兼容的自动化数据输入与验证方法,包括以下步骤:基于约束规则引擎获取多维度约束条件,生成初始数据序列;通过YOLO目标检测定位UI元素;若为文本框,利用RPA技术自动填充数据;判断数据是否符合预设条件,得到校验结果标识;...
  • 本发明提供一种模型训练的性能分析方法,涉及人工智能技术领域。该方法中的性能分析包括同步性能分析和异步性能分析,同步性能分析和异步性能分析复用相同性能分析底层代码。所述方法包括:响应于同步性能分析开启请求,在存在所述异步性能分析处于等待状态或...
  • 本发明公开了一种振动传感器数据的误差修正方法、装置、设备及存储介质,该振动传感器数据的误差修正方法包括:获取目标传感器组的历史振动信号数据,并基于运行工况数据以及传感器误差范围数据,对所述历史振动信号数据进行数据聚合分析,确定所述目标传感器...
  • 本发明申请提供了一种量测设备的监测方法、系统及介质,所述监测方法包括:采集目标量测设备的监测数据,输入至预先训练好的多层次约束卷积神经网络中进行特征提取,得到特征数据;其中多层次约束卷积神经网络包含多个依次连接的卷积层;第l层卷积层的卷积操...
  • 本发明公开了一种基于联邦学习的海上火箭平台多端状态感知融合方法,包括:S1、以统一时钟基准同步采集海上平台各传感器数据;S2、对数据进行标准化处理;S3、实时分析数据统计特征与趋势,动态调整多尺度滑动窗口;S4、采用融合因果卷积与注意力机制...
  • 本发明涉及电力电子与人工智能技术领域,公开了一种基于强化学习的SiC电源优化方法及系统,其中,一种基于强化学习的SiC电源优化方法包括:建立分数阶长时记忆模型;构建可验证神经网络控制器,并实现分数阶Q函数;基于分数阶长时记忆模型和可验证神经...
  • 本发明公开了一种基于时空特征信息统一表征的态势评估方法,通过部署检测机构对海域内的数据采集与预处理,继而对时空特征信息统一表征;随后,构建卷积神经网络与门控循环单元融合的深度神经网络模型,利用多任务损失函数训练深度神经网络模型,并运用迁移学...
  • 本发明公开了一种面向应用系统的数据库迁移难度评估方法,属于数据迁移技术领域,本发明通过设计预设迁移难度评估公式,将数据对象的类型、数量、兼容性以及SQL使用频率和执行时间全部量化为可计算的迁移难度指标,使评估过程标准化、客观化,大幅降低了人...
  • 本申请提供一种基于类别指导的神经网络代价模型的评估方法及系统,涉及数据处理技术领域,从语法树角度提取待评估张量程序的特征,得到张量程序特征;对张量程序特征进行降维处理和聚类处理,得到张量程序特征属于不同类别的概率;从调度原语角度对待评估张量...
  • 本申请实施例提供了一种风机故障预测方法和装置、电子设备、存储介质,涉及设备检测技术领域。该方法包括:对目标风机按照时间步进行风机运行状态数据采集,得到风机运行状态数据序列;在风机运行状态数据序列中,针对每一时间步,基于时间步的风机运行状态数...
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