摘要
本发明公开了一种基于数据协同的数字化通信电源健康预测方法,涉及电源健康预测技术领域,该方法包括以下组成部分:数据协同与多源数据集成:通过集成来自多源的电源数据,对数据进行预处理,通过特征提取,提取出能够反映电源健康状况的关键特征,本发明通过层次聚类技术对提取的特征进行进一步的处理和分析,能够自动发现数据中的潜在模式和结构,不仅能够简化数据处理流程,提高处理效率,还能帮助识别出不同电源健康状态之间的关联性和差异性,基于层次聚类的结果,将相似的电源健康状态归为一类,这种智能化的数据处理和模式识别能力,在实际应用中更加灵活和有效,为电源健康状态的监测和预测提供了有力的技术支持。
技术关键词
健康预测方法
通信电源
数据
实时健康监测
模式识别
层次聚类技术
支持向量机
预警机制
参数
加密技术
特征选择算法
图像
访问控制策略
RNN模型
模型预测值
可视化界面
差分隐私
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
门控循环单元网络
可视化施工管理方法
三维数字化建模
三维可视化展示
动态
预诊断方法
数字孪生模型
故障特征分析
预诊断系统
综合故障
智能灯具
环境光
PID控制算法
光补偿方法
亮度
机器学习模型
视觉特征
物体检测模型
感知特征
双摄像头模块