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一种区块链上多传感器融合技术的高可信应用方法与系统
一种区块链上多传感器融合技术的高可信应用方法与系统
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作者： 斯雪明 郭尚坤 谭焕明 350001 福建省福州市高新区科技东路3号创新园一期14号楼2层212室
本发明公开了一种区块链上多传感器融合技术的高可信应用方法与系统；本发明传感器采集得到第一数据，将所述第一数据发送至边缘节点，并由边缘节点上传至区块链；区块链节点将数据融合模型载入智能合约，得到并加载智能合约融合模型，... 详细信息
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一种用于32位单片机的多传感器融合设计系统
一种用于32位单片机的多传感器融合设计系统
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作者： 陈云 陶敏敏 马婧 曹兆青 226000 江苏省南通市崇川区紫琅路28号5幢1-4层
本发明涉及电子数据技术处理领域，公开了一种用于32位单片机的多传感器融合设计系统，包括传感器模块、数据融合模块、通信模块和控制模块，传感器模块、数据融合模块、通信模块和控制模块通过adopt RISC‑V开源指令集的32位单片机总线... 详细信息
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一种异构数据综合管控处理方法、系统、电子设备及存储介质
一种异构数据综合管控处理方法、系统、电子设备及存储介质
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作者： 吴娴 王坤福 田思佳 蔺文卓 高龙 100094 北京市海淀区丰贤东路1号
本发明提供一种异构数据综合管控处理方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：通过可视化模型设计器编排数据融合处理流程，构建有向无环图的编排模型；通过模型加载器从数据融合业务数据库中加载编排模型进入内存，交由模型... 详细信息
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一种递进式光伏发电系统输出功率组合预测方法及系统
一种递进式光伏发电系统输出功率组合预测方法及系统
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作者： 陈凌 陈华宝 223300 江苏省淮安市淮阴区长江西路111号
本发明公开了一种递进式光伏发电系统输出功率组合预测方法及系统，旨在提升现有技术中光伏发电系统单一输出功率预测效果差的技术问题。包括以下步骤：获取光伏发电系统的预测数据；分别建立基于BP神经网络、RVM算法、RBF神经网络和SV... 详细信息
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一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法
一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法
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作者： 杜广龙 510640 广东省广州市天河区五山路381号
本发明提供了一种基于多模态数据融合的脑功能障碍辅助评估方法。所述方法包括以下步骤：获取功能性核磁共振成像、脑电图以及功能性近红外光谱数据；根据获取的数据，分别基于离散时空数据融合模型、连续时空数据融合模型和异构时空数... 详细信息
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一种用于32位单片机的多传感器融合设计系统
一种用于32位单片机的多传感器融合设计系统
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作者： 陈云 陶敏敏 马婧 曹兆青 226000 江苏省南通市崇川区紫琅路28号5幢1-4层
本发明涉及电子数据技术处理领域，公开了一种用于32位单片机的多传感器融合设计系统，包括传感器模块、数据融合模块、通信模块和控制模块，传感器模块、数据融合模块、通信模块和控制模块通过adopt RISC‑V开源指令集的32位单片机总线... 详细信息
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一种数据融合引擎的优化数据处理方法及系统
一种数据融合引擎的优化数据处理方法及系统
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作者： 李宁 赵鑫龙 214000 江苏省无锡市锡山区安镇街道春风南路2号
本发明公开了一种数据融合引擎的优化数据处理方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：通过获取多源异构数据存储中台中的待融合数据；通过数据融合模型融合分析得到数据融合结果，并将数据融合结果存储至多源异构数据存储中... 详细信息
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基于数据融合的发电机励磁系统参数辨识方法、装置和存储介质
基于数据融合的发电机励磁系统参数辨识方法、装置和存储介质
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作者： 黄志光 时艳强 陈浩 曹路 吴维宁 许其品 杨玲 朱宏超 马腾宇 吴杰 刘丽丽 田炜 200120 上海市浦东新区浦东南路882号
本发明公开一种基于数据融合模型的发电机励磁系统参数辨识方法、装置和存储介质，方法首先获取发电机励磁系统结构参数以及实际系统模型，从而确定参数待辨识励磁系统模型；然后分别向实际系统模型和参数待辨识励磁系统模型分别多次施... 详细信息
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一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法
一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法
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作者： 史慎东 邾继贵 林嘉睿 任永杰 邓睿 300072 天津市南开区卫津路92号
本发明涉及一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法，首先提出一种光电扫描测量与惯性测量数据深度融合方法；其次，针对光电扫描动态误差非高斯的特点，在数据融合模型中引入动态误差补偿模型，通过“融合‑补偿”... 详细信息
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一种数据融合方法
一种数据融合方法
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作者： 魏晓 401120 重庆市渝北区北部新区金渝大道89号汉国中心A栋18-9
本发明涉及一种数据融合方法，包括：获取第一类型数据F和第二类型数据R，其中第二类型数据R具有时效性；增加第一类型数据F的属性，其中增加的所述属性基于数据融合模型：X(F)＝TR‑CTR，其中，X(F)代表F增加的所述属性；T代表第二类型... 详细信息
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