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公开(公告)号：CN110413791A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910718426.3
申请日：2019-08-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 基于CNN-SVM-KNN组合模型的文本分类方法，本发明涉及基于组合模型的文本分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法文本分类准确率低的问题。具体过程为：1：文本预处理；2：对步骤一预处理后后的文本进行特征提取，得到特征提取后的文本；3：基于步骤2建立CNN模型；4：建立CNN-SVM模型；5：建立CNN-KNN模型；6：设定区分阈值d；7：计算距离：计算待分类的样本点到CNN-SVM分类器最优的分类面距离tmp；8：比较距离：当tmp＞d时，选择CNN-SVM分类器；否则，选择CNN-KNN分类器；9：重复执行步骤6至步骤9，寻找评价指标最优的d值。本发明用于文本分类领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112034356B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010941138.7
申请日：2020-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 基于GP‑UKF的电动汽车动力电池在线SOH估算方法，涉及一种电动汽车动力电池的在线SOH估算技术，为了解决现有的电动汽车电池健康状态离线评估耗时耗力以及测算周期较长的问题。本发明将利用历史全充数据，对电动汽车上动力电池日常充电数据进行补全，利用安时积分法得到当SOC估计值；利用高斯过程回归进行回归拟合，建立无迹卡尔曼滤波的状态方程和量测方程；以当前车辆动力电池容量的SOC估计值为卡尔曼滤波观测值，结合无迹卡尔曼滤波的状态方程和量测方程，进行无迹卡尔曼滤波迭代，得到动力电池当前容量值的最优估计；利用当前动力电池总容量与出厂时总容量作商得出本次充电循环的SOH估计值；有益效果为实时提供电池健康状态分析结果。
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公开(公告)号：CN110443433B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910754569.X
申请日：2019-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于改进鲸鱼优化算法的数字微流控芯片的调度优化方法，涉及数字微流控芯片的设计领域，为了延长数字微流控芯片的使用寿命。参数初始化，计算每个鲸鱼的适应度值，并保存适应度值最好的鲸鱼及其位置坐标；更新参数；判断q值是否小于概率阈值，如果判断结果为是则采用鲸鱼优化算法对当前鲸鱼代数中鲸鱼的位置坐标进行更新，否则采用遗传算法对当前鲸鱼代数中鲸鱼的位置坐标进行更新；采用随机密钥的重新排序规则对当前鲸鱼的位置坐标进行处理；计算鲸鱼的适应度值，并保存适应度值最好的鲸鱼及其位置坐标；返回更新参数步骤，重复操作，直至完成所有的鲸鱼代数，输出适应度值最好的鲸鱼及其位置坐标。本发明适用于设计数字微流控芯片。
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公开(公告)号：CN113406557A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110701575.6
申请日：2021-06-23
Applicant: 深圳市计量质量检测研究院(国家高新技术计量站、国家数字电子产品质量监督检验中心) , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种传播式充电桩远程检定方法，本发明采集充电过程数据，充电过程数据包括充电桩接口ID号、电动汽车VIN码、电动汽车BMS测量电压、电动汽车BMS测量电流、电动汽车BMS计量电能、充电桩测量电压、充电桩测量电流和充电桩计量电能，将充电过程数据作差来得到测量误差，完成充电桩远程预检定；通过保证数个使用频率较高的充电桩测量精度，借助电动汽车的充电行为，从而将标准量值传递至整个充电过程形成的网络，完成对充电桩的远程预检定；极大减少了检定人员的工作量，提高了检定效率，节省了检定工作耗费的成本。同时，作为一种在线的远程检定系统，能够在第一时间发现问题，保证了实时性。
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公开(公告)号：CN112034356A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010941138.7
申请日：2020-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 基于GP-UKF的电动汽车动力电池在线SOH估算方法，涉及一种电动汽车动力电池的在线SOH估算技术，为了解决现有的电动汽车电池健康状态离线评估耗时耗力以及测算周期较长的问题。本发明将利用历史全充数据，对电动汽车上动力电池日常充电数据进行补全，利用安时积分法得到当SOC估计值；利用高斯过程回归进行回归拟合，建立无迹卡尔曼滤波的状态方程和量测方程；以当前车辆动力电池容量的SOC估计值为卡尔曼滤波观测值，结合无迹卡尔曼滤波的状态方程和量测方程，进行无迹卡尔曼滤波迭代，得到动力电池当前容量值的最优估计；利用当前动力电池总容量与出厂时总容量作商得出本次充电循环的SOH估计值；有益效果为实时提供电池健康状态分析结果。
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公开(公告)号：CN110443433A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910754569.X
申请日：2019-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于改进鲸鱼优化算法的数字微流控芯片的调度优化方法，涉及数字微流控芯片的设计领域，为了延长数字微流控芯片的使用寿命。参数初始化，计算每个鲸鱼的适应度值，并保存适应度值最好的鲸鱼及其位置坐标；更新参数；判断q值是否小于概率阈值，如果判断结果为是则采用鲸鱼优化算法对当前鲸鱼代数中鲸鱼的位置坐标进行更新，否则采用遗传算法对当前鲸鱼代数中鲸鱼的位置坐标进行更新；采用随机密钥的重新排序规则对当前鲸鱼的位置坐标进行处理；计算鲸鱼的适应度值，并保存适应度值最好的鲸鱼及其位置坐标；返回更新参数步骤，重复操作，直至完成所有的鲸鱼代数，输出适应度值最好的鲸鱼及其位置坐标。本发明适用于设计数字微流控芯片。
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