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基于麻雀搜索算法优化的GRU的船舶运动姿态的预测方法
基于麻雀搜索算法优化的GRU的船舶运动姿态的预测方法
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作者： 左思雨 张冰 赵强 周萌萌 潘梦婷 212008 江苏省镇江市京口区梦溪路2号
本发明公开了一种基于麻雀搜索算法优化的GRU的船舶运动姿态的预测方法，包括如下步骤：收集船舶运动姿态的历史数据，对收集到的数据进行归一化处理，得到处理后的建模数据；初始化麻雀搜索算法的参数及GRU网络的结构；通过麻雀搜索算... 详细信息
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一种基于掩码自编码器的时空预测方法
一种基于掩码自编码器的时空预测方法
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作者： 孙逢振 任露翔 610000 四川省成都市天府新区华阳街道华府大道南段888号
本发明公开了一种基于掩码自编码器的时空预测方法，属于时空数据预测领域，致力于解决长时预测困难。该方法包括以下方面：整体为四个阶段级联的分层架构，将多层次特征融合到预测结果；每个阶段内部使用两个连续的时空Transformer块... 详细信息
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一种基于异构信息网络和推荐系统的药物对相互作用预测方法
一种基于异构信息网络和推荐系统的药物对相互作用预测方法
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作者： 臧天仪 张诚成 赵飞 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
本发明提出一种基于异构信息网络和推荐系统的药物对相互作用预测方法。所述方法使用神经因式分解机NFM搭建推荐系统，结合推荐系统和异构信息网络形成网络预测模型，用于进行药物对之间的关系预测；将训练集中的药物对输入到上述模型... 详细信息
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一种燃料电池寿命预测方法
一种燃料电池寿命预测方法
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作者： 邹见效 谢雨岑 彭超 朱云 徐红兵 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
本发明公开了一种燃料电池寿命预测方法，本方法以燃料电池输出电压作为性能衰减指标，首先采用自适应变分模态分解技术对原始燃料电池电压数据进行分析，提高对不同电压变化特征的自适应能力；基于燃料电池电压衰变特征和样本熵理论，... 详细信息
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一种锂离子电池建模方法、系统、设备及存储介质
一种锂离子电池建模方法、系统、设备及存储介质
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作者： 王冰川 戴聪玲 王勇 吉振东 410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
本发明公开了一种锂离子电池建模方法、系统、设备及存储介质，本方法根据电荷守恒定律和欧姆定律，获得锂离子电池的偏微分方程，并根据偏微分方程，定义边界条件和初始条件；基于物理信息神经网络，构建网络预测模型；构建第一损失函... 详细信息
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一种基于遗传算法的深度神经网络建模自变量降维方法
一种基于遗传算法的深度神经网络建模自变量降维方法
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作者： 王铁民 王子润 100097 北京市海淀区紫竹院路120号
本发明涉及一种基于遗传算法的深度神经网络建模自变量降维方法。该方法包括：实现基于深度神经网络的射频识别定位算法，所述算法包括：利用输入自变量建立深度网络预测模型；随机产生初始串结构数据，作为遗传算法开始迭代的初始点；... 详细信息
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双级CNN模型训练方法及系统、损伤区域识别方法及系统
双级CNN模型训练方法及系统、损伤区域识别方法及系统
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作者： 吕珊珊 姜明顺 魏钧涛 孙玲玉 张雷 张法业 隋青美 贾磊 250061 山东省济南市历下区经十路17923号
本发明属于碳纤维复合材料结构健康监测领域，提供了一种双级CNN模型训练方法及系统、损伤区域识别方法及系统。训练方法包括构建实测模拟损伤样本数据集和数值计算损伤样本数据集；基于实测模拟损伤样本数据集和数值计算损伤样本数据... 详细信息
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一种基于LSTM的生活垃圾投放趋势智能预测方法
一种基于LSTM的生活垃圾投放趋势智能预测方法
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作者： 谢鹏程 陈晓峰 党开放 王新铭 钤旭 钱育浩 100029 北京市朝阳区北三环东路15号
本发明公开一种基于LSTM的生活垃圾投放趋势智能预测方法，包括以下步骤：步骤1：采集数据，通过智能垃圾收运设备获取每次垃圾投放量和投放时间，通过爬虫的方式获取国家节假日信息、气候信息以及温度信息；步骤2：数据预处理，对获取... 详细信息
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一种单细胞的转录因子调控网络预测方法及装置
一种单细胞的转录因子调控网络预测方法及装置
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作者： 李昊 陈河兵 孙昱 洪浩 黄昕 陶欢 黄琦雅 伯晓晨 100082 北京市海淀区太平路27号院
本申请提供了一种单细胞的转录因子调控网络预测方法及装置，其中，所述方法包括：获取scATAC‑seq数据，其中，scATAC‑seq数据包括峰值区域‑细胞矩阵；对峰值区域‑细胞矩阵进行初始化处理，分别得到表征转录因子之间的调控关系的初始邻... 详细信息
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基于油中溶解气体含量预测和诊断的变压器故障预警方法
基于油中溶解气体含量预测和诊断的变压器故障预警方法
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作者： 王洋 张誉川 杜燕 张博 骆乃栋 李晋 于飞跃 710043 陕西省西安市金花南路19号
本发明公开了一种基于油中溶解气体含量预测和诊断的变压器故障预警方法，包括以下步骤：将时间序列油色谱数据分为测试集和训练集，对训练集进行数据归一化处理后输入故障诊断算法中进行算法训练；初始化SSA算法参数，并设定对LSTM网... 详细信息
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