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基于Louvain算法的電網(wǎng)彈性提高方法研究

基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)閾值的鉆井溢流風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警新方法

考慮在線(xiàn)更新和災(zāi)難性遺忘的增量光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型

基于多維時(shí)序聯(lián)動(dòng)無(wú)監(jiān)督模型的溢流智能預(yù)警方法

一種多階段知識(shí)增強(qiáng)型物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在成品油管道水力瞬態(tài)仿真方法

基于CEEMDAN-SVD-MEAE的抽油機(jī)電機(jī)聲音異常檢測(cè)

基于Transformer增強(qiáng)原型網(wǎng)絡(luò)的潛油電泵小樣本故障診斷

航天器結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

平均池化時(shí)域圖卷積網(wǎng)絡(luò)用于潛油電泵異常檢測(cè)

抽油機(jī)井群生產(chǎn)井場(chǎng)的風(fēng)光儲(chǔ)容量配置優(yōu)化

非常規(guī)致密儲(chǔ)層壓裂縫網(wǎng)數(shù)字孿生構(gòu)建理論與方法

GraphCKSA：基于CENN-KCQ重采樣與雙視角邊優(yōu)化的雙策略圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不平衡節(jié)點(diǎn)分類(lèi)方法

改進(jìn)自適應(yīng)GAPSO混合算法的風(fēng)光儲(chǔ)微網(wǎng)抽油機(jī)井群錯(cuò)峰間抽運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化

用于對(duì)嘈雜和不平衡數(shù)據(jù)的元學(xué)習(xí)和類(lèi)感知自適應(yīng)閾值的協(xié)同穩(wěn)健學(xué)習(xí)框架