专利交易市场

本发明提供一种摩托车剩余油量和续航里程评估方法和装置，其方法包括：首先对摩托车邮箱进行标定，然后对摩托车的行驶数据进行主成分分析和聚类，提取出几种典型的行驶工况。再利用采集到的车速、转速、姿态、喷油量等信息融合计算摩托车的剩余油量，最后结合行驶工况计算续航里程。本发明显著提高了摩托车剩余油量和续航里程计算的准确度，对驾驶员的行程安排有极大的参考意义。

本发明涉及电站监测技术领域，且公开了一种变电站无人机飞行数据在线异常检测方法，该检测方法包括以下步骤：S1、采用主成分分析方法在多维飞行数据矩阵#imgabs0#中通过数据重构找到一个低维的内部子空间矩阵#imgabs1#并计算得到子空间的主方向向量；S2、利用过采样主成分分析方法将异常数据对主方向的影响放大；S3、在无人机切换任务模式时，根据某时刻数据点正常和异常只能是其一的特点，选择一类支持向量机对数据点进行是否异常的判别；本发明采用OS‑PCA异常数据检测方法，保障了无人机在执行任务时具有低时延、低复杂和存储开销小的优点；根据无人机切换任务模式时，选择一类支持向量机对数据点的异常分数进行异常判别，有效的降低了误检率。

本发明公开了一种基于生成对抗网络的近红外定量分析模型构建方法，属于近红外在线检测的应用领域，首先利用生成对抗网络模型对工业现场少量有标签样本进行训练生成一定规模的可用样本，在此基础上利用主成分分析模型筛选出建模样本，然后利用选出的建模样本构建近红外定量分析模型，最终利用该模型对油品属性进行在线检测。本发明鉴于工业现场有标签近红外数据少、数据类别不均衡造成的建模难、模型泛化性弱的问题，采用生成对抗网络补充有标签样本、均衡数据集，从而提高在仅有少数有标签样本情况下近红外定量分析模型的精度和泛化性。

本发明涉及信号辐射源识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的未知信号辐射源识别方法。该方法包括利用已知源数据训练卷积神经网络模型，提取已知源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算已知源的低维度向量中心，提取待测源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算待测源的低维度向量与已知源的低维度向量中心之间的欧式距离，根据欧式距离对待测信号辐射源进行判决。本发明解决了现有信号辐射源识别过程中因卷积神经网络硬判决而无法识别未知源的问题，具有简单易行、识别高效的特点。

本发明公开了一种协同气象要素影响机制的海气数据耦合方法，包括：1、分辨率调整：对低分辨率的HYCOM海洋数据使用双线性插值法进行插值；2、近似分析：根据主成分分析法确定影响海洋要素的大气要素及其权重，确定相关气象要素及其之间的相关系数；3、耦合值换算：基于相关气象要素及其之间的相关系数，得出海洋要素与多个大气要素之间的映射关系，计算出选定范围内相应的耦合值；4、海气数据耦合：将处理完的HYCOM海洋数据与ERA5大气数据构建成海气耦合数据。本发明通过协同气象要素影响机制有效地通过已有数据对空值进行填补。

本发明公开了基于主基底分析法的疏浚产量监管方法，涉及疏浚技术领域，解决了现有技术中，浚区域进行疏浚时无法将对应疏浚过程的产量进行实时监管的技术问题，根据实时疏浚区域获取到对应实时疏浚区域底部区域，并将对应实时疏浚区域底部区域标记为主基底，根据主基底对应高度浮动分析，判断实时疏浚区域内疏浚效率是否正常，从而对实时疏浚过程进行监管，保证实时疏浚的稳定性；将实时疏浚区域内对应疏浚过程使用的设备进行分析，判断疏浚过程中使用设备是否运行正常，从而保证实时疏浚区域的疏浚过程稳定执行，防止使用设备异常导致疏浚的效率降低，从而导致不必要的成本增加。