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  • 本申请公开了一种基于深度学习的智能磁场发生器装置及控制方法,所述装置包括:线圈阵列、可编程电流控制模块和深度学习模块;所述线圈阵列采用等间距方阵结构,用于在空间目标区域生成特定磁通密度分布;所述可编程电流控制模块,用于调节所述线圈阵列的各线...
  • 本发明公开了一种基于有监督机器学习的云雨环境建模预测方法和装置,所述方法包括:采集得到气象环境历史数据集;所述气象环境历史数据集,包括每一类气象参数的历史数据子集;利用所述气象环境历史数据集,构建得到气象训练数据集;基于所述气象训练数据集,...
  • 本专利公开了一种压槽辊槽型设计方法,包括以下步骤:S1、确定核心材料特性参数,并建立动态更新机制,以实现数据库的实时更新与材料的自动归类;S2、构建压槽参数修正函数,并建立表征材料特性参数与压槽参数之间耦合权重的修正矩阵;S3、接收目标槽深...
  • 本发明属于建筑设计技术领域,提供了基于一种基于重矿渣透水砖配合比的优化方法及系统,包括如下步骤:确定重矿渣透水砖的配合比参数;建立重矿渣透水砖性能数据集,构建所述重矿渣透水砖的配合比参数与所述重矿渣透水砖性能数据集的非线性映射关系函数;基于...
  • 本发明提供基于数据清洗‑参数优化双阶段耦合的大坝位移预测方法,在数据清洗阶段,通过卡尔曼滤波算法对原始位移监测数据进行降噪处理,有效抑制了数据中的噪声干扰;采用动态阈值孤立森林算法,通过多棵随机分割树、三级递进式验证及分级优化策略,增强了对...
  • 本发明公开了一种泥水盾构泥水循环系统管路堵塞智能预警方法,涉及智能预警领域,包括,对标准化多维数据流进行时空特征分析后基于管道位置和时间序列关联分析构建堵塞特征知识图谱,并通过图神经网络生成堵塞特征向量,基于堵塞特征向量,通过长短时记忆网络...
  • 本发明公开了一种基于KL散度的加速退化可信性评价方法,涉及可靠性工程与寿命评估技术领域,包括根据产品退化机理选取适配的性能退化模型与加速模型,构建加速退化模型并外推至实际工况下的退化量的模型预测分布;收集产品在实际工况下的退化量实测数据,选...
  • 本发明属于矿山工程技术领域,本发明提供一种采空区CO2矿化充填数字孪生仿真方法、装置、设备及介质,包括:采用预设充填体参数、预设环境参数和仿真边界条件,根据仿真物理模型执行仿真充填处理,得到充填体的仿真结果;采用GNN神经网络以图结构数据集...
  • 本发明公开了基于结构对齐多尺度图粗化网络的风力发电功率预测方法。本发明充分考虑了风力发电过程的数据特性,提出一种结构对齐的多尺度金字塔式图粗化框架,通过图聚合矩阵逐层压缩变量图结构,实现了由底层原始变量图到高层语义图的逐步抽象,显式捕捉变量...
  • 本发明提供一种结合集成学习的柠条多特征风蚀模数预测方法及系统,首先获取柠条生长区域的柠条多特征集合(包含形态、生长环境、群落分布特征)及对应历史风蚀模数记录,接着基于特征关联关系建立柠条多特征关联传递链路,依据该柠条多特征关联传递链路构建集...
  • 本发明公开了一种轮盘疲劳可靠性分析方法,涉及轮盘可靠性分析领域。包括:通过高保真度训练数据集和低保真度训练数据集进行训练,得到多保真度混合神经网络模型,并通过多保真度混合神经网络模型对备选状态数据进行预测,并确定失效概率;在失效概率不满足收...
  • 本发明涉及一种基于小样本时空解耦的人体多周期步态轨迹预测方法。首先,通过运动学建模与周期分割获取单周期步态样本,并提取、扩展和归一化步幅、步频等参数;其次,利用高斯混合模型与高斯混合回归建立步态参数联合分布模型,依据目标速度预测步态参数;随...
  • 本发明公开了一种嵌入随机森林结构约束的应急救援队伍调度方法,包括:S1、依据历史数据训练随机森林模型,所述随机森林模型由多棵决策树构成;S2、解析每棵决策树的结构信息,提取内部节点的分裂特征与分裂阈值、叶节点的预测值及完整路径逻辑;S3、将...
  • 本发明涉及智能网联汽车测试技术领域,提供一种基于LLM的OpenX系列标准场景生成方法,包括:S1,构建基于LLM的OpenX系列标准场景输出模型;S2,获取输入数据,所述输入数据包括场景提示词和用户指令数据;S3,将所述输入数据导入所述O...
  • 本发明公开了一种基于贝叶斯优化的电磁兼容参数调优方法,包括如下步骤:获取待测设备的电磁兼容性参数原始数据并预处理;采用拉丁超立方采样对预处理后的电磁兼容性参数原始数据进行组合并初始化;在MBSE模型框架下配置的测试环境,执行电磁兼容性测试,...
  • 本发明公开了一种磁电耦合传感器部署方法、系统、设备和介质,涉及计算机平台负载平衡技术领域,包括初始化改进天鹰算法参数;构建考虑最小故障停电损失成本和磁电耦合传感器投资成本的多目标磁电耦合传感器优化部署模型;将多目标磁电耦合传感器优化部署模型...
  • 本发明公开了基于强化学习的涡轮叶型多目标优化方法,所述方法包括定义涡轮叶型的多目标优化的问题,并设定约束条件;构建包括第一智能体和第二智能体的多智能体强化学习框架,第一智能体用于优化总压损失系数,第二智能体用于优化载荷系数;环境交互与奖励计...
  • 本发明公开了一种非参数化的涡轮叶型性能预测方法,属于涡轮气动损失预测技术领域,方法包括:首先,在几何特征提取阶段,将标准化后的涡轮叶型图像输入预训练的ResNet152网络,通过多层卷积与残差结构逐步捕获从低级到高级的几何特征,最后输出固定...
  • 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的涡轮叶栅流场预测方法,所述方法通过傅里叶神经网络构建涡轮叶型特征与叶栅物理场之间的非线性映射,以完成基于数据驱动的预训练阶段;根据预训练阶段得到的流场预测结果,利用流场中的物理信息,对其预测结果进行校正...
  • 本发明公开了一种基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法,本发明涉及光伏场站技术领域。该方法步骤包括:光伏运维人员通过AR终端扫描场站生成局部感知场,结合图像识别CNN和文字识别OCR技术获取设备类型与编号,经哈希计算生成光伏站设备id后匹配...
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