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公开(公告)号：CN118885939A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411007511.6
申请日：2024-07-25
申请人： 国网山西省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于特征指标降维与密度峰值聚类的异常用电行为辨识方法，属于用电异常检测领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于特征指标降维与密度峰值聚类的异常用电行为辨识方法的改进；包括以下步骤：根据日、月用电量数据，从统计性指标、波动性指标、趋势性指标和相似性度量指标四个角度出发，构造能反映用户用电行为的多维特征集；采用特征降维方法对提取出的多维特征集进行降维操作；采用密度峰值聚类算法将所有用户降维后的特征依据密度进行聚类，得到代表不同用电行为的多个密度峰值点；计算每个用户的离群异常指数并设定阈值确定异常用户；本发明应用于异常用电行为判断。
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公开(公告)号：CN118885805A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410918630.0
申请日：2024-07-08
申请人： 上海蔚来汽车有限公司
发明人： 王允鹏
IPC分类号： G06F18/2135 , G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/08
摘要： 本申请适用于芯片设计技术领域，提供了芯片热场构建方法、智能设备及存储介质，包括步骤：获取芯片的热场先验数据；对所述热场先验数据进行主成分分析及数据处理，得到主成分特征矩阵；测量得到所述芯片内部部分区域的实时温度数据；根据所述主成分特征矩阵和所述部分区域的实时温度数据，确定所述芯片内部所有区域的温度数据；本申请提供的方案计算量较小并且仅需芯片内部分区域的温度测量结果即可计算，可以保证计算结果的精度。
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公开(公告)号：CN118885749A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914962.1
申请日：2024-07-09
申请人： 重庆医科大学附属儿童医院
摘要： 本发明公开了一种血小板质量监测方法，包括：采集并储存血小板研究样本，分别于第1、3、5、7、9、11天对血小板研究样本取样检测；计算出检测指标中各指标的权重，结合血型利用神经网络算法计算出不同储存时间点血小板的预测pH；对检测指标进行主成分分析，构建血小板质量评估模型，通过血小板质量评估模型计算血小板的质量评分，并根据质量评分结合预测pH进行计算和验证，得到血小板的pH时间阈值；根据血小板的pH时间阈值与实际监测pH的关系确定血小板处理措施，完成血小板质量监测。
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公开(公告)号：CN118883862A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410904905.5
申请日：2024-07-08
申请人： 黑龙江飞鹤乳业有限公司
IPC分类号： G01N33/04 , G01N33/00 , G01N21/64 , G01N21/25 , G01N30/02 , G01N30/06 , G16C10/00 , G16C20/10 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/2135 , G06F18/27
摘要： 本发明公开了一种预测全营养乳剂型特医食品货架期的方法，属于食品领域。全营养乳剂型特医食品在4℃、25℃和45℃条件下储藏6个月，随着储藏温度的升高或储藏时间的延长，乳化液的颜色逐渐向黄褐色转变，pH值逐渐降低，维生素A、E、C均有不同程度的降解。以样品在45℃下贮存6个月为评价标准，采用主成分分析和回归分析方法建立低温贮藏货架期预测模型。结果表明，在4℃和25℃条件下，全营养配方乳剂的保质期分别为18.74个月和12.19个月。该研究指导了全营养乳剂型特医食品在储运过程中的质量变化和保质期预测。
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公开(公告)号：CN118883668A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411361047.0
申请日：2024-09-27
申请人： 东莞市同亚电子科技有限公司
IPC分类号： G01N27/26 , G01N27/04 , G01N27/48 , G01B11/24 , G06F18/2135 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G16C20/10 , G16C20/70 , G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/64 , G06V10/42
摘要： 本发明公开一种铜合金表面拉丝质量检测方法及装置，其中，铜合金表面拉丝质量检测方法包括对铜合金拉丝样品进行表面清洗和干燥处理，得到洁净样品；基于表面特征分析在所述洁净样品的表面上选取多个预定位置，对每个预定位置依次进行电化学测量，获取多组电化学测量数据，其中，所述电化学测量包括进行开路电位测量、电化学阻抗谱测试和循环伏安测试；对所述多组电化学测量数据进行参数提取和数学运算，得到表征当前样品表面特性的电化学特征指标集；将所述电化学特征指标集输入预先基于已知质量等级样品数据训练得到的支持向量机分类模型，输出表示当前样品质量等级的分类结果。本发明技术方案能够提高测量结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118607390B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411073619.5
申请日：2024-08-07
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , H02H7/26 , H02H1/00 , H02J3/00 , G01R31/08 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2337 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及电变量测试及分析技术领域，公开了一种配电网线路故障智能诊断隔离装置及方法，用于提高配电网线路故障智能诊断隔离的效率。方法包括：采集模块，用于对预先获取的目标配电网的配电网关键节点集进行高频信号注入及采集，得到高频响应数据；处理模块，用于对高频响应数据进行同步采样及预处理，得到重构特征数据；变换模块，用于对重构特征数据进行短时傅里叶变换及小波变换，得到故障特征向量；分类模块，用于对故障特征向量进行分类，得到初步故障诊断结果；分析模块，用于对初步故障诊断结果进行图论路径模拟分析，得到目标隔离策略；仿真模块，用于对目标隔离策略进行实时数字仿真，得到目标隔离操作指令。
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公开(公告)号：CN118175065B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410600727.7
申请日：2024-05-15
申请人： 云南库昊科技有限公司
发明人： 李凡
IPC分类号： G06F11/30 , G01K13/00 , G01K1/024 , G06F18/2135
摘要： 本发明公开了一种设备端口安全报警系统，其通过温度传感器实时监测采集设备端口的实时温度值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行该设备端口的实时温度值进行时序分析，以此来进行设备端口的温度模式异常检测，并在检测到温度模式异常时发出预警提示。这样，能够通过实时监测设备端口的温度模式和变化情况来自动进行设备端口的异常检测，以便于及时发现潜在问题并进行预警，通过这样的方式，能够快速定位问题并采取相应措施，从而减少服务中断的时间和影响，并确保设备端口的安全性。
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公开(公告)号：CN118863948A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410893104.3
申请日：2024-07-04
申请人： 上海波司登信息科技有限公司
发明人： 李强
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/2135 , G06F18/2411 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及门店管理技术领域，公开了一种智能化的经销门店管理方法及系统，利用物联网设备，实时收集门店内的原始门店管理数据；对收集到的原始门店管理数据进行数据清洗和分析，提取关键业务指标，得到门店特征数据；基于TSO算法优化SVM模型构建销售预测模型，将关键业务指标输入销售预测模型，通过销售预测模型预测门店销售趋势，输出销售预测结果，基于销售预测结果智能调整库存水平、促销策略和商品布局；实时监测门店运营状况，对门店运营异常情况进行预警，及时采取应对措施；本发明实现了经销门店管理的自动化和精细化，不仅提高了门店的运营效率和盈利能力，也提升了顾客的购物体验，有助于构建长期稳定的客户关系，推动门店可持续发展。
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公开(公告)号：CN118863861A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410898057.1
申请日：2024-07-05
申请人： 中国民用航空飞行学院
IPC分类号： G06Q10/20 , G06F18/15 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F123/02
摘要： 本发明提出了一种基于人工智能的飞机维修决策支持系统，旨在通过实时监控飞机状态、预测潜在故障并提供维修决策，以提高维修效率和安全性。系统采用先进的数据采集和预处理技术，结合深度学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络，对飞机的飞行数据、传感器数据和维修历史数据进行综合分析。创新点包括自适应学习机制，使系统能够根据实时数据和历史维修记录不断优化其预测模型；多模态数据分析，提供更全面的飞机状态评估；实时故障预测与诊断，利用深度学习算法实现快速准确的故障识别；以及交互式用户界面设计，根据维修人员的角色和需求展示定制化信息。此外，系统还包括安全性与合规性检查模块，确保所有维修建议符合航空安全标准和法规要求。
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公开(公告)号：CN118863119A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410819651.7
申请日：2024-06-24
申请人： 安徽海螺集团有限责任公司
摘要： 本发明公开一种基于深度机器学习的水泥企业碳排放量预测方法，该方法具体如下：采集企业待预测月度的特征参数，输入训练好的BP神经网络模型，BP神经网络模型输出待预测月度的碳排放量。特征参数包括：熟料产量、吨熟料所需的标准煤耗、吨熟料所需的综合电耗、净购入电量、余热发电量、新能源发电量、替代燃料消耗量、协同处置废弃物量。在BP神经网络引入烟花算法，可以改善了BP神经网络对于小样本数据预测精度欠佳，容易陷入局部最优的问题，通过少量的样本数据，即可实现水泥企业碳排量的精准预测，为水泥企业碳排放预测以及减排降碳路径探究提供了一种新的技术手段。
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