摘要
基于多模态特征融合与自适应密度聚类的电导率污染智能诊断方法,该方法如下:(1)通过智能数据预处理模块进行数据处理;(2)通过多尺度异常检测引擎对电导率数据进行检测;(3)通过多模态特征提取体系来进行体系提取;(4)通过自适应密度聚类算法来优化数据;(5)通过智能诊断决策系统来进行诊断。本发明提供了一种基于多模态特征融合与自适应密度聚类的电导率污染智能诊断方法,适用于智慧水务、流域水质监测、工业排放监管等应用场景。
技术关键词
多模态特征融合
智能诊断方法
校正传感器漂移
多尺度异常检测
诊断决策系统
温度补偿算法
ARIMA模型
密度聚类算法
融合策略
Kalman滤波器
时序特征
一维卷积神经网络
数据
时域特征
频域特征
空间拓扑关系
多模型协同
空间特征提取
梯度提升树
系统为您推荐了相关专利信息
场景图像处理
微光
子模块
多尺度特征
图像处理方法
深度卷积神经网络模型
多模态特征融合
多头注意力机制
加密
统计分析方法
令牌
测量方法
变电站
可见光图像
多视角图像采集
漏洞修复系统
多模态特征融合
程序依赖图
节点
时序特征
社交媒体平台
多模态特征融合
项目
数据处理模块
数据采集模块