伴随着新能源产业的飞速发展,锂离子动力电池作为一种高效的储能方式,已成为电动汽车的重要组成部分。在电池管理系统的功能中,电池的高精度建模至关重要。在实际应用中,电池不是一个线性系统,其输入和输出由于外部扰动等原因表现出非...伴随着新能源产业的飞速发展,锂离子动力电池作为一种高效的储能方式,已成为电动汽车的重要组成部分。在电池管理系统的功能中,电池的高精度建模至关重要。在实际应用中,电池不是一个线性系统,其输入和输出由于外部扰动等原因表现出非线性特征,从而直接影响参数识别效果,进而影响模型精度。鉴于此,本文对锂离子动力电池进行了Hammerstein-ARMAX(Autoregressive MovingAverage with Extra Input)模型构建,并对模型参数的估计方法进行研究,旨在提高模型的准确性。实验结果表明了该方法的有效性。展开更多
激光是一种新型光源,是原子中处于高能级亚稳态的电子在入射光子的诱发下,激起大量电子并由高能级向低能级跃迁而产生的大量特征完全相同的光子,这种光子在光学谐振腔内振荡,并在瞬息间不断增强,最后产生大量的一致性光子流.因此'激...激光是一种新型光源,是原子中处于高能级亚稳态的电子在入射光子的诱发下,激起大量电子并由高能级向低能级跃迁而产生的大量特征完全相同的光子,这种光子在光学谐振腔内振荡,并在瞬息间不断增强,最后产生大量的一致性光子流.因此'激光'的含义是受激后辐射所形成的光放大(light amplificatied by stimulated emission of radiation,LASER).激光与普通光没有本质的区别,均属于电磁波.展开更多
当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法。提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,...当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法。提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5%。由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class support vector machine)对新词进行分类,获得新情感词,构建一个有效的新情感词识别系统。实验结果在召回率为26.6%的情况下,正确率可以达到45.7%,证明了算法的有效性。展开更多
文摘伴随着新能源产业的飞速发展,锂离子动力电池作为一种高效的储能方式,已成为电动汽车的重要组成部分。在电池管理系统的功能中,电池的高精度建模至关重要。在实际应用中,电池不是一个线性系统,其输入和输出由于外部扰动等原因表现出非线性特征,从而直接影响参数识别效果,进而影响模型精度。鉴于此,本文对锂离子动力电池进行了Hammerstein-ARMAX(Autoregressive MovingAverage with Extra Input)模型构建,并对模型参数的估计方法进行研究,旨在提高模型的准确性。实验结果表明了该方法的有效性。
文摘激光是一种新型光源,是原子中处于高能级亚稳态的电子在入射光子的诱发下,激起大量电子并由高能级向低能级跃迁而产生的大量特征完全相同的光子,这种光子在光学谐振腔内振荡,并在瞬息间不断增强,最后产生大量的一致性光子流.因此'激光'的含义是受激后辐射所形成的光放大(light amplificatied by stimulated emission of radiation,LASER).激光与普通光没有本质的区别,均属于电磁波.
文摘当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法。提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5%。由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class support vector machine)对新词进行分类,获得新情感词,构建一个有效的新情感词识别系统。实验结果在召回率为26.6%的情况下,正确率可以达到45.7%,证明了算法的有效性。