本申请公开了一种应用含参数Thiele型连分式有理插值的解锁方法及系统。解锁方法包括以下步骤：向密码生成装置输入若干数字，所述密码生成装置将所述若干数字作为相应的已给定的插值数据，利用含参数Thiele型有理插值，随机设置Thiele型有理插值的所述参数，生成与所述参数相对应的图像，并将所述图像发送至移动终端；解锁装置接收从所述密码生成装置发送的所述图像作为标准图像，并对所述移动终端显示的图像进行扫描，当所述标准图像和对所述移动终端进行扫描的图像一致时，所述解锁装置启动解锁动作。
📄 2018108271086
📂 G07C9_00
👤 深圳市立专志远技术转移中心有限公司
📅 2018-07-25
本申请公开了一种应用含参数Newton型多项式插值的解锁方法及系统。解锁方法包括以下步骤：向密码生成装置输入若干数字，所述密码生成装置将所述若干数字作为相应的已给定的插值数据，利用含参数Newton型多项式插值，随机设置Newton型多项式的所述参数，生成与所述参数相对应的图像，并将所述图像发送至移动终端；解锁装置接收从所述密码生成装置发送的所述图像作为标准图像，并对所述移动终端显示的图像进行扫描，当所述标准图像和对所述移动终端进行扫描的图像一致时，所述解锁装置启动解锁动作。
📄 2018108271175
📂 G07C9_00
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📅 2018-07-25
基于三关联连分式Thiele混合有理插值的图形图像渐变处理方法，属于图形图像处理技术领域。选择读取源图片与两张目标图片，一共有三张，由加载模块加载到处理系统内存中；将三张图片重叠，每次取三行或者三列，组成为3*3的矩阵，便于下一步计算；通过插值算法计算参数，利用得到的参数，加入手动输入的中间图像序号参数，求出3*3矩阵第一行或列变化到最后一行或列的中间图像，生成对应中间图像数组；将计算出的数字流反解析为图像，并显示处理结果。本发明的基于该三关联连分式Thiele混合有理插值的图形图像渐变处理方法，具有良好的运行效果和运行速度，且成像效果较为自然、平滑。
📄 2019109964359
📂 G06T3_00
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📅 2019-10-18
本发明公开了一种改进SPC的小区供水漏损监测预警方法。本发明通过数据挖掘确定MNF阈值，并汲取常规SPC方法检测渐变异常的优点，完善了漏损监测手段，很好地解决MNF阈值确定难、单一阈值难兼顾不同季节情况等实际应用问题，提高了小区供水漏损自动监测预警的准确性。
📄 2019106996536
📂 G06F16_23
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📅 2019-07-31
本发明公开了一种基于监测点聚类和异常区域重心法的供水爆管定位方法。本发明首先计算监测点管道距离。其次对管网监测点进行聚类分析。然后计算爆管事件时监测点压力变化。最后进行爆管定位。本发明方法采用聚类划分监测点及其子区域，缩小监控范围；再采用异常区域重心法快速定位，提高定位精度。本发明方法由数据驱动，过程简单，定位速度快，具有实用性。
📄 2018105271900
📂 G06F16_29
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📅 2018-05-29
本发明公开了一种基于并行LSTM串联DNN的供水管网压力预测方法。本发明首先确定输入输出项，建立基于并行LSTM串联DNN的预测模型。其次数据预处理，建立压力预测数据库。然后训练预测模型。最后进行在线压力预测。本发明实现LSTM和DNN的优势互补，并用Dropout技术防止模型过拟合，Relu激活函数加快模型收敛速度，小批量梯度下降法减少了随机性和计算量，选择RMSprop作为随机梯度下降法的优化算法，提高了供水管网压力预测方法的抗干扰性和精度。
📄 2018104655369
📂 G06Q10_04
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📅 2018-05-16
本发明公开了一种城市供水管网DMA实时建模方法。本发明首先构建DMA管网模型及做出入口边界处理。其次将管网模型连接GIS、营收系统和SCADA系统。然后将数据进行在线预处理。最后进行实时模拟。本发明可完整地建立DMA实时模型，该模型可以充分反映供水管网动态特性，降低模型不确定度，从而大幅度提高模拟精度和动态跟踪性能。同时，以此方法为基础，可逐步建立整个城市供水管网实时模型，用于异常跟踪和定位等。
📄 2016105655278
📂 G06F17_50
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📅 2016-07-15
本发明公开了一种小区供水漏损量检测方法。本发明首先在小区低用水前提下，连续快速采集入水口供水流量数据，并计算小区供水流量序列的统计量和流量累积概率；其次检验小区供水流量数据的可分离性；然后优化小区分离正常用水流量和漏失流量；最后计算小区漏失流量。本发明通过对高频率、高精度的流量计夜间实测流量数据进行用水流量和漏失流量分离，实现小区供水非稳定泄漏的漏损流量精准估计，完善了小区供水漏损量检测手段。
📄 2020107363783
📂 G01F1_00
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📅 2020-07-28
本发明公开了一种基于误差平方和最小的城市需水量组合预测方法。本发明首先建立供水管网需水量数据库。然后训练并建立RBF神经网络模型、GRNN模型、ARIMA模型。最后基于误差平方和最小进行组合预测。本发明将RBF神经网络逼近能力强，全局最优等特点与GRNN神经网络学习速度快，易收敛等特点与ARIMA灵活，适应性强等特点结合,并结合滚动更新策略，使该预测方法能动态适应环境发展变化。
📄 2018109278468
📂 G06Q10_06
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📅 2018-08-15
本发明公开了一种工业企业大用户用水异常监测预警方法。本发明首先建立工业企业用水监测数据库。其次计算历史稳定期动态24小时用水量，并采用KS检验对24小时用水量序列进行正态分布验证，当其为偏态分布时，计算箱线图上下限参数；当其为正态分布时，计算SPC控制图参数。最后获取SCADA实测数据，针对每个采样时刻，滚动计算24小时用水量，与上下界阈值比较，进行超限判断及预警。本发明通过数据挖掘确定工业企业动态24小时用水量上下界阈值，并兼顾正态或偏态分布情况，很好地解决工业企业大用户用水不确定、水司监管难实际问题，提高了工业企业用水异常自动监测预警的准确性，并完善了水司对三级DMA异常监测手段。
📄 2020100368536
📂 G06F17_18
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📅 2020-01-14
本发明公开了一种基于协方差矩阵的供水管网压力信号异常监测方法及系统。本发明首先计算管网压力协方差矩阵；然后每经过一个采样时刻，计算当前时刻窗口内的压力协方差矩阵与前一采样时刻窗口内的压力协方差矩阵之间的F范数差值；随后分析测点间相关性系数来判断事件性质；对于区域内事件，对测点变化幅度进行捕捉，当测点变化幅度大于第二阈值时，则确定是为故障测点；否则进行二次判定；最后对初步筛选出的测点偏差数据进行分析，通过上下四分位数法识别出异常测点。本发明能够有效识别供水管网中的异常压力事件。
📄 202411337147X
📂 F17D5_02
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📅 2024-09-25
本发明公开了一种供水管网异常数据检测方法，属于供水管网在线监测技术领域。本发明首先，基于正常工况聚类的监测点进行合理分组。其次，在分组及其测点组正常工况聚类结果基础上，计算组内所有样本到其类中心的距离。然后，采用箱型图确定各测点组内每类的判异阈值，并对所有样本数据进行检验。最后完成实际异常数据检测。本发明方法采用k‑means聚类和箱型图判异法，充分利用节点间的时空关联性，建立局部节点的聚类模型，能够精确识别供水管网检测的异常数据，为正确分析管网运行状态提供了保证。
📄 2022113120330
📂 G01D21_02
👤 深圳市立专志远技术转移中心有限公司
📅 2022-10-25
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