一种鱼类生长趋势预测方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117371602A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311392117.4

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明公开了一种鱼类产量预测方法,能够实现养殖鱼类产量的准确预测。采集养殖环境数据,利用数据补全和归一化对采集到的养殖环境数据进行处理,避免因为取值范围的差异导致的不公平情况,归一化还有助于提升模型的训练速度和性能,使得模型更容易收敛,并提高泛化能力,为了提高产量预测的准确性,我们提出了一种基于EEMD分解的LSTM预测方法。实现了对鱼类产量的精准预测,建立了鱼类产量预测模型,为养殖户应对养殖环境变化提供了帮助。

    一种历史可回溯的数字孪生模型构建方法

    公开(公告)号:CN116956384A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310925070.7

    申请日:2023-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种历史可回溯的数字孪生模型构建方法。本发明基于AutomationML行为模型的建模方法,实现数字孪生模型从状态数据模型向动作状态模型的转化;通过建立双端存储规则,实现以COLLADA标准的状态数据和JSON标准的动作数据以固定时间颗粒精度打包成历史数据包存储在历史数据库中;通过对历史数据包的解析方法,还原过去时刻的状态数据和动作数据并载入GUI界面和三维虚拟模型中回溯重演。本发明填补了数字孪生历史数据存储的短板,能够有效还原已发生的数字孪生体的状态和动作以便于用户对异常情况的进行有效的可视化分析。

    一种基于边缘计算网关的IoT网络协议识别方法

    公开(公告)号:CN116582447A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310733951.9

    申请日:2023-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算网关的IoT网络协议识别方法。本发明步骤:1、边缘网关服务器分别与底层设备、客户机建立串口通信和Socket通信;2、边缘网关服务器读取串口或TCP缓冲区的数据,由于采集的数据中,每条数据长度不一致,为了便于卷积神经网络CNN模型处理,要对数据进行预处理;3、卷积神经网络CNN模型的搭建;4、搭建联邦学习模型。本发明设计了FedIdentify协议识别模型,将卷积神经网络CNN模型集成到边缘网关中,设备上传数据到网关中,每个网关搭建自己的卷积神经网络模型和Softmax分类器对工控网络数据协议进行分类。本发明采用联邦学习框架,搭配卷积神经网络模型,可以在准确识别出各种网络包协议的同时保证了设备数据的隐私性。

    一种数据分析装置
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN220709606U

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202320477460.8

    申请日:2023-03-06

    Abstract: 本实用新型提供一种数据分析装置,该数据分析装置,包括分析装置本体和驱虫机构;所述分析装置本体的底部设置有万向轮,所述分析装置本体的顶部设置有防护壳,所述防护壳的内部设置有显示器;驱虫机构,所述驱虫机构设置于分析装置本体的一侧,所述驱虫机构包括驱虫盒、放置盒、散味孔、固定架和第一风扇,所述驱虫盒的内壁滑动连接有放置盒,所述驱虫盒的顶部开设有散味孔,所述散味孔的内壁固定连接有固定架。本实用新型提供的一种数据分析装置解决了现有的一些数据分析装置,不具备驱虫的功能,导致昆虫容易从一些细小缝隙处进入装置内部,对装置内部的电子元件造成影响,进而导致分析装置容易出现故障的问题。

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