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  • 本公开涉及一种基于多模态大模型的系统故障根因分析方法及系统。方法包括获取系统的至少两种源数据,并对所有源数据进行预处理,得到待检测数据,以通过对系统多源数据进行预处理来保障数据的一致性和处理效率;基于待检测数据和多模态大模型确定故障传播路径...
  • 本申请涉及基于图神经网络时序异常预测方法、装置、设备及介质。所述方法包括:采集云平台中多个服务实体的多变量时序监控数据;提取所述多变量时序监控数据中不同变量的交互关系,并根据所述交互关系通过统计因果分析识别出耦合变量组;通过分析所述耦合变量...
  • 本发明涉及电池管理技术领域,公开了一种基于AI算法的锂电池智能充放电管理系统,包括:多模态同步感知模块,用于同步采集锂电池在工作过程中的电学、声学及热力学多物理场高频信号;多模态动态指纹提取模块,用于应用信号处理算法从所述高频信号中提取能够...
  • 本发明涉及设备监测技术领域,特别涉及一种时空特征融合的多变量时间序列异常检测方法,包括:采集航空设备的多变量时间序列数据;对数据进行预处理和标准化;通过时间分支提取时序动态特征;通过空间分支挖掘传感器间的空间关联特征;采用特征融合模块整合时...
  • 本发明特别涉及一种基于模型上下文协议的数据库质量监测诊断方法。该基于模型上下文协议的数据库质量监测诊断方法,通过MCP Server完成初始化配置,探针单元实时采集数据库的运行指标及原始运行日志,传输至MCP Server;通过MCP Se...
  • 本发明提供一种全球证照防伪知识图谱动态更新与推理方法及系统,涉及人工智能技术领域,所述方法包括:从多源异构的全球证照数据源获取原始数据,对每份证照提取版本指纹,并构建多模态防伪知识图谱;将证照各模态信息编码为统一特征表示,存入知识图谱或用于...
  • 本发明公开了基于多源数据融合与深度学习的羊异常行为智能监测方法及系统,该方法通过多类型传感设备采集羊只运动轨迹、肢体关节角度、体温、叫声及环境参数等多源数据,经时空对齐形成特征矩阵;利用变分自编码器对特征矩阵编码并重构,生成重构特征矩阵,计...
  • 本发明公开了一种多模态充电桩动态时空特征融合的故障定位方法,所述方法包括:获取多个充电桩的多维数据,并进行预处理,得到预处理后的多维数据;利用门控TCN‑STA算法,从多个充电桩预处理后的多维数据中的提取各个充电桩的时空融合特征;基于MVM...
  • 本发明提供一种基于动态图分层建模与学习的多变量时间序列异常检测方法,包括:输入多变量时间序列数据,作为原始数据源;进行动态图分层建模,构建局部、区域和全局动态图;在局部、区域和全局动态图上分别应用图神经网络,提取多层次特征;引入分层对比学习...
  • 本公开提供的一种基于信息准则和分割网络的燃气轮机组运行工况划分方法,克服了现有聚类模型和分类方法中未考虑功率数据序列时间先后顺序的问题,通过对历史功率数据应用信息准则进行递归划分,能够准确识别序列平稳性变化,实现起机升负荷、稳定负荷、变负荷...
  • 本发明公开了一种基于少样本迁移学习的跨设备故障检测方法,首先采集源域数据和目标域数据并进行预处理;然后构建跨设备故障检测模型,包括有基于多尺度能量注意力残差网络的特征提取器、以及分类器和域对抗判别器;最后基于半监督迁移学习框架的总损失函数对...
  • 本发明公开了一种故障预测方法。该方法包括以下步骤:获取系统模型,所述系统模型包括多个站点;对系统模型中的所有站点构建局部随机预测器;根据系统模型、站点的局部随机预测器,构建系统模型的可靠协同预测器;根据所述系统模型的可靠协同预测器,得到故障...
  • 本发明公开了风力发电技术领域的一种基于多模态数据融合分析的风机叶片监测系统及方法,包括:获取风机叶片运行中的多模态特征数据;将多模态特征数据输入预先构建的多模态特征融合异常检测模型、损伤因子量化计算模型和健康趋势预测模型,分别对风机叶片的运...
  • 本发明属于工业设备预测性维护及故障早期预警领域,提供了一种基于VAE‑KDE的旋转机械无阈值降误报检测方法,包括:训练数据采集、VAE模型训练、RE序列获取、系数与窗口关联公式构建、窗口划分、概率密度计算、指标变化率判定、多指标同步偏离判定...
  • 一种用于从时间序列输入数据进行异常检测的方法和系统。高斯混合模型(GMM)在离线学习阶段使用样本数据学习分布参数。用于离线学习以及用于随后的在线异常检测阶段的数据是所收集的诸如执行重复的一组操作的机器人的机器操作的多个参数的时间序列数据。所...
  • 本发明属于石油天然气勘探开发技术领域,本发明公开了一种碳酸盐岩异常高压概率计算法、系统、设备、介质及产品,方法包括:计算全烃压差特征参数和压差特征参数;分别计算异常高压层顶部盖层每个元素的实测点元素含量与基值元素含量的差值,计算此差值与基值...
  • 本发明涉及一种基于机器学习的牛只胃动量异常识别方法,属于畜牧业数字化领域。该方法包括以下步骤:S1数据采集、S2数据预处理、S3特征构造、S4胃动量状态标签构造、S5样本不均衡处理、S6模型构建与训练、S7模型评估与调参。本发明不仅在理论建...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种人工智能驱动的多模态数据分析方法及系统,该系统包括数据采集模块,用于设置采集节点和终端,实时采集多模态数据及设备运行参数并格式转换;多模态融合模块,构建跨模态语义关联模型,处理时空特性,融合表征特征并关...
  • 本申请涉及稻田土壤改良的技术领域,公开一种基于多源传感数据分析的稻田土壤检测调节系统及方法,该稻田土壤检测调节系统包括:区域划分模块、数据采集模块、土壤健康评估模块、水稻健康评估模块、综合健康指数计算模块、土壤质量等级划分模块及实施与模拟预...
  • 本申请涉及一种智能量测设备的状态检测方法、装置、设备以及存储介质, 方法包括:获取至少一个智能量测设备的历史多源设备数据;对历史多源设备数据进行处理,获得标准化数据集;根据标准化数据集,获得设备状态知识图谱;获取目标智能量测设备的当前多源设...
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