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公开(公告)号：CN119474843B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510062712.4
申请日：2025-01-15
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F17/16 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/006 , G01N21/25 , G01N21/59
Abstract: 本发明公开了一种基于透射光谱分析的水质检测方法及电子设备，该方法对光谱透射率数据集进行数据降维，得到降维后的样本数据集；将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进海星优化算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；使用降维后的样本数据集对已获取最优阈值和最优权重的BP神经网络和特征提取模块组成的水质检测模型进行训练，使用训练合格的水质检测模型对水质进行检测。本发明采用改进海星优化算法优化的BP神经网络进行水质检测，能够准确的检测出水质的情况。
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公开(公告)号：CN119535244B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510110435.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06N3/006 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种储能电池剩余使用寿命预测方法及系统，该方法通过获取电池容量时间序列数据；采用TVF‑EMD对电池容量时间序列数据进行分解得到本征模态分量；利用改进后的协同群优化算法对时间卷积神经网络模型的卷积核个数和卷积核大小进行优化；对完整的电池容量时间序列数据归一化，将归一化后的数据输入改进协同群优化算法优化后的时间卷积神经网络模型之中进行剩余使用寿命预测。本发明通过改进后的协同群优化算法优化的时间卷积神经网络模型，使其预测具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN119474843A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510062712.4
申请日：2025-01-15
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F17/16 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/006 , G01N21/25 , G01N21/59
Abstract: 本发明公开了一种基于透射光谱分析的水质检测方法及电子设备，该方法对光谱透射率数据集进行数据降维，得到降维后的样本数据集；将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进海星优化算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；使用降维后的样本数据集对已获取最优阈值和最优权重的BP神经网络和特征提取模块组成的水质检测模型进行训练，使用训练合格的水质检测模型对水质进行检测。本发明采用改进海星优化算法优化的BP神经网络进行水质检测，能够准确的检测出水质的情况。
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公开(公告)号：CN119535244A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510110435.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06N3/006 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种储能电池剩余使用寿命预测方法及系统，该方法通过获取电池容量时间序列数据；采用TVF‑EMD对电池容量时间序列数据进行分解得到本征模态分量；利用改进后的协同群优化算法对时间卷积神经网络模型的卷积核个数和卷积核大小进行优化；对完整的电池容量时间序列数据归一化，将归一化后的数据输入改进协同群优化算法优化后的时间卷积神经网络模型之中进行剩余使用寿命预测。本发明通过改进后的协同群优化算法优化的时间卷积神经网络模型，使其预测具有更高的准确性。
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