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【Energy】用于安全关键能源系统可靠健康监测的不确定性感知深度学习

近年来,深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而,在处理核能系统等安全关键能源系统时,具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性,这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战,本研究提出了一种新的智能监测方法,该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先,提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法,以提高特征提取能力,从而有效地整合各种多源数据。其次,开发了一种概率分布,为所有网络参数生成预测不确定性,从而能够评估模型输出的置信度,不仅适用于已知的操作场景,也适用于未知的操作场景。最后,使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验,确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言,拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度,同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词:安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。

  • 2024-10-08
  • 阅读285

水电站智能巡检系统监测运行与时序特征分析

[摘 要]?水电站是国家能源战略部署重要的组成部分, 水电站各组件的状态参数及运行参数的收集、分析和反馈对电站的安全稳定运行至关重要。本文针对国内大多数水电站目前采用的传统人工巡检和工业监控相结合的系统存在的人力消耗大、安全系数低, 工业摄像头易出现死角、人工监视屏幕疲劳等问题, 对已开发用于电站监测的智能巡检机器人的工作原理及在水电站内日常巡检和运行分析系统进行介绍, 并将机器人所采集到的信号分为一次状态信号、缓慢变化信号、快速脉动时序信号。针对快速脉动时序信号独有的复杂性和非线性特性, 本文将传统时频信号分析方法和非线性混沌分析方法相结合, 分析快速脉动时序信号, 得到其非线性特征与机组运行不稳定性的关联性。结果表明在智能巡检分析模块加入非线性混沌分析可以有效建立机组信号与运行状态的关系, 实现水电站实时状态监测。[关键词]?水电站; 智能巡检; 压力脉动; 混沌分析

  • 2025-01-17
  • 阅读235

SCI一区开源代码推荐|最大子空间可迁移性判别分析:一种用于风电机组故障迁移诊断的跨域相似性度量新方法

SCI一区开源代码推荐 | 最大子空间可迁移性判别分析:一种用于风电机组故障迁移诊断的跨域相似性度量新方法

  • 2024-12-24
  • 阅读296

行业大模型平台建设框架、关键技术及应用实践

我国钢铁工业是国民经济的重要基础产业,是国家经济建设的中流砥柱,是建设现代化强国的重要支撑。钢铁工业历经起步时期、加速时期、高速时期和全面发展时期,目前进入周期性调整阶段,呈现“三高三低”的复杂局面,表现为高产出、高成本与高排放并存,同时遭遇低需求、低价格和低效率的挑战,面临着阶段性供需矛盾加大、行业利润下降等困难。传统的生产管理和调度方法已难以满足当前高效、低碳生产的需求,为钢铁行业的智能化转型带来了新的机遇和挑战。钢铁流程行业亟需通过提高生产质量、降低生产成本、提升生产效率,来应对复杂的生产与管理挑战。

  • 2025-07-15
  • 阅读440

基于大模型和Web3.0的工业元宇宙智能制造平台

工业元宇宙是新一代数字技术的重要组成部分,被视为实现工业生产数字化转型和智能化提升的关键途径,通过构建基于大模型和 Web3.0 的工业元宇宙智能制造平台,可以实现对工业生产的全流程、全方位、全维度的数字化管理,提高工业生产的效率、质量、安全和可持续性,增强我国工业领域的国际竞争力和影响力。

  • 2025-08-12
  • 阅读335

大型集团企业维抢修机构标准化管理手册与标准

大型集团企业维抢修机构标准化管理手册与标准

  • 2025-02-23
  • 阅读220

新一代工业物联网数据管理关键技术研究

工业物联网时序数据呈爆炸式增长,导致工业时序数据的存储与处理面临应用需求多样化、低成本存储、高并发写入、数据处理时效性与有效性等挑战。为解决上述挑战,本文拟对如下内容进行研究:通过对工业物联网时序数据采集-存储-查询-处理一体化协同机理、工业物联网-应用融合的工业时序数据分布式存储与处理方法、工业物联网数据管理开源软件生态系统的融入方法等关键科学问题的研究,形成新一代工业物联网时序数据管理的理论体系。围绕“端边云协同的工业物联网时序数据管理理论”“新型工业时序数据存储与高鲁棒处理技术”“工业物联网时序数据库管理系统原型研发及应用示范”等开展研究,旨在建立新一代工业物联网数据管理体系和应用方案、提升我国工业物联网软件平台自主研发能力,具有重要理论意义和工程应用价值。

  • 2025-03-18
  • 阅读331

【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代

【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代,【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代,【案例】AI赋能背景下看汽车智能驾驶算法的迭代

  • 2025-06-04
  • 阅读369
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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

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生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

 为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划

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