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公开(公告)号:CN118940050A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202410957279.6
申请日:2024-07-17
申请人: 广西北投信创科技投资集团有限公司
IPC分类号: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2115 , G06N3/126 , G06N5/01 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要: 本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种数据要素多特征融合智能匹配方法,包括以下步骤:S1.对输入的原始数据进行预处理;S2.从预处理后的数据中提取多种类型的特征;S3.通过特征选择技术,基于特征的重要性评估,筛选出最能代表数据特性的关键特征子集;S4.将筛选出的特征通过特征融合算法进行整合,形成融合特征向量;S5.对融合特征向量进行匹配操作,实现高精度的数据匹配。通过综合运用多种特征提取技术和融合算法,实现了多类型特征的有效整合,增强了特征表达能力,能更全面准确地反映数据特性,提高匹配的精度和效果,在图像、文本等不同领域的数据匹配中具有广泛应用价值。
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公开(公告)号:CN118432092B
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410899733.7
申请日:2024-07-05
申请人: 山东和信新能源技术有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/28 , G06F18/2337 , G06F18/21 , G06F18/2115
摘要: 本发明公开了新能源电网储能设备能量响应时效性指数预测方法及系统,解决了现有的新能源电网储能设备工作参数以及技术指标存在差异,从而影响了电网运行的流畅度以及增加了电网调度的难度,使得调度配电容易产生误差的问题,方法包括:获取储能设备技术指标,对储能设备技术指标进行归一化处理,得到指标向量集,响应于储能设备的至少一组供电指令,解析并识别所述供电指令中供电参数,基于储能设备的运行参数计算储能设备的可靠性指数;本发明实施例通过构建并训练得到设备动态响应模型,设备动态响应模型能够基于储能设备的运行参数计算储能设备的可靠性指数,然后通过可靠性指数计算时效性指数,保证了时效性指数的精准度。
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公开(公告)号:CN118553097B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202411018029.2
申请日:2024-07-29
申请人: 青岛奥维特智能科技有限公司
IPC分类号: G08G1/01 , G08G1/04 , G08G1/017 , G08G1/052 , G08G1/16 , G08B31/00 , G06F18/2115 , G06F18/23211
摘要: 本申请涉及施工安全预警技术领域,具体涉及一种高速公路施工安全预警系统,该系统包括:数据采集模块,获取每帧点云集合的各点云数据,包括目标行驶车辆的横坐标、纵坐标、高度以及相对径向速度;车辆分析模块,包括:确定每帧点云集合的各点云数据与其余点云数据的点云优化距离;确定每帧点云集合的各点云数据的点云搜索半径;获取每帧点云集合内各目标行驶车辆的点云数据;确定每帧点云集合内各目标行驶车辆的相对距离与相对速度;险情预警模块,确定每帧点云集合内各目标行驶车辆的剩余避让时间,监测目标行驶车辆与施工区发生碰撞的风险。本申请可降低获取行驶车辆位置和速度信息的误差,提高系统预警的准确性。
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公开(公告)号:CN118690918A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202411155350.5
申请日:2024-08-22
申请人: 国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/2115 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要: 本发明涉及碳排放监测与管理技术领域,具体公开了一种电‑碳模型构建与生态碳汇测算系统,包括数据获取模块、构建电碳模型模块、生态碳汇测算模块,本方案通过引入多个影响碳排放的外部因素,使用Lasso回归方法进行特征选择,确保模型综合考虑外部因素,结合ARIMA模型和支持向量回归模型,同时处理数据的线性和非线性特征,提高模型预测的准确性和鲁棒性;通过整合激光雷达数据、高光谱影像、地形数据,构建随机森林回归模型,实现碳储量的估算,构建多尺度光谱特征网络,提取不同尺度的光谱特征,同时,构建多尺度空间特征网络,提取空间特征,进而提高生态系统碳储量的估算精度。
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公开(公告)号:CN115688465B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202211420189.0
申请日:2022-12-28
申请人: 南京航空航天大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06F18/20 , G06F18/2115 , G06F18/2415 , G06F111/08 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了一种考虑惯性效应的多状态退化系统可靠性建模方法,涉及多状态退化系统领域,包括如下步骤:步骤一、将多状态退化系统的输出性能依据可接受的满意度水平划分成三类状态子集,分别为可接受的状态子集,劣化状态子集和彻底失效状态子集;步骤二、不考多状态退化系统的虑惯性效应,用连续时间的Markov链表示多状态退化系统的状态转移变化,并求解多状态退化系统的可靠性指标;步骤三、用一般性的随机过程表示考虑惯性效应后的多状态退化系统的状态转移变化,并求解考虑惯性效应后的多状态退化系统的可靠性指标。本发明可以揭示惯性效应造成系统运行时间延长和失效延迟之间的机理,对提升多状态系统可靠性,执行精准维修决策带来技术支持。
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公开(公告)号:CN118432906A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410584498.4
申请日:2024-05-12
申请人: 浙江农林大学
IPC分类号: H04L9/40 , G06F18/2115 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种抵御攻击的网络攻击识别方法、装置及设备,接收包含有若干网络流量样本的网络流量数据集;将网络流量样本中的字符特征映射为数值特征,并将映射后的数值特征与原始数值特征整合为数值样本#imgabs0#标准化数值样本#imgabs1#得到标准化后的数值型样本xz;构建抵御攻击的网络流量攻击识别模型,输入数值型样本xz,得到网络流量样本属于网络攻击的概率p,若概率p大于所设定的阈值时,则网络流量样本被识别为网络攻击样本。本发明充分考虑了识别模型受攻击对标准化后的数值样本的影响,大大提高了检测效率,经过试验验证,模型正常情况下,准确率达到0.9904,召回率分别0.9898;模型受攻击情况下,准确率为0.9564,召回率0.9661,能准确识别网络流量攻击数据。
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公开(公告)号:CN118013248B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410423855.9
申请日:2024-04-10
申请人: 硕橙(厦门)科技有限公司
IPC分类号: G06F18/2113 , G06F18/2115 , G06F18/2415 , G01H17/00
摘要: 本发明提供了基于半机理模型筛选的工况识别方法、装置、设备及介质,涉及机器设备工况识别领域,方法包括使用半机理模型将噪声信号与振动信号转换为半机理特征;结合统计学方法、寻峰算法、高斯混合模型和Bhattacharyya距离公式,完成两次特征筛选过程,从而筛选出具有较好类间区分性的特征;使用多阈值大津算法确定所述候选特征的工况分类阈值,并对数据标记;利用所述标记数据,采用特征选择、特征提取和降维方法获取降维特征,将其作为监督学习模型的输入值以完成工况分类工作。本发明不仅能够自动筛选具有区分性的半机理特征,而且能提升工况分类的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN118381517A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410842949.X
申请日:2024-06-27
申请人: 厦门智锐星科技有限公司
发明人: 庄峰
IPC分类号: H04B1/00 , H04B15/00 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/2115 , G06F18/2431
摘要: 本发明涉及本振干扰抑制技术领域,具体公开了一种用于无线传输装置的软件无线电滤波方法,包括以下步骤:S1:在监测周期内获取无线电波,并对其进行放大,并将放大后的无线电波通过模数转换器转换为数字信号;S2:提取数字信号的初始特征;通过特征选择算法递归的构建选择模型,逐步消除初始特征,并将最后一个初始特征作为干扰特征;从初始特征中去除干扰特征,并重复上述步骤,直至干扰特征的数量达到预设值;S3:实时获取无线电波并转换为数字信号,并将其输入到预先训练的干扰监测模型中得到干扰信号,并生成干扰抵消信号以抑制干扰。本发明可以监测干扰信号并生成干扰抵消信号,从而抑制干扰信号的影响。
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公开(公告)号:CN118312883A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410726882.3
申请日:2024-06-06
申请人: 华南师范大学
IPC分类号: G06F18/243 , A61B5/16 , A61B5/349 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/2115 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F123/02
摘要: 本申请提出一种模型的构建方法、警觉度评估方法、装置、设备及产品,该模型的构建方法包括:获取警觉性样本数据,警觉性样本数据包括基于预设的滑动窗口分别对心电样本数据和反应时样本数据进行片段数据提取得到的心电样本片段和反应时样本片段;基于反应时样本片段对应的反应时长,确定反应时样本片段对应的真实警觉度类别;采用预设警觉度评估网络对心电样本片段进行警觉度评估,得到心电样本片段对应的预测警觉度类别;基于心电样本片段对应的预测警觉度类别与反应时样本片段对应的真实警觉度类别之间的差异,对预设警觉度评估网络进行收敛,得到警觉度评估模型。上述方案训练得到的警觉度评估模型能够提高警觉度评估的准确度和实时性。
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公开(公告)号:CN118258778A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410429046.9
申请日:2024-04-10
申请人: 浙江农林大学
IPC分类号: G01N21/31 , G01N21/01 , G01N31/16 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/2115 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种融合人工智能和光谱技术的甘薯叶片氮含量预测方法,包括甘薯叶片成像光谱的提取、变换、归一化等过程;本发明中甘薯叶片光谱的氮含量检测方法依赖于卷积神经网络,相较于传统的人工测量手段更加高效准确,与传统模型相比具有更高的准确性和适用性,在图像处理等多个领域拥有相对优势。同时本方法设计了两个全连接层,经优化对比增加了甘薯叶片氮素含量预测的准确性,实验数据分析结果表明,方法预测的甘薯叶片氮含量数据的准确度达到了78%,误差保持在3%以内,具有氮含量检测快,误差范围小的特点。
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