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991.
992.
电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布.为解决上述问题,基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)建立模型误差预测模型,并藉此修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差,以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新,而当模型误差较大时只进行过程更新.仿真和实验结果表明,该算法能有效消除由于模型误差和测量噪声统计特性不确定而引入的SOC估计误差,误差在1.2%以内,并且具有较好的收敛性和鲁棒性,适用于电动汽车的各种复杂工况,应用价值较高. 相似文献
993.
994.
针对传统Web服务识别方法对服务器软件实现差异依赖性强、不利于扩展到其他终端设备等缺陷,提出了一种网络空间终端设备双重因素主动识别框架. 该框架从服务标识(Banner)和Web指纹两个角度分析终端设备网络指纹特征. 首先,从HTTP数据包头部的“Server”字段、“WWW-Authenticate”字段及HTML源代码中深入挖掘终端设备Web服务中的Banner信息;其次,从图片文件和文本文件中提取终端设备具有的Web指纹特征;同时,结合具体案例分析各识别方法的有效性及优缺点. 结果表明,该框架解决了传统识别方法中Banner信息获取途径单一、依赖服务器软件差异特征的问题,成功将Web服务识别方法扩展到了网络空间终端设备上. 最后,总结已有成果并探讨该框架未来改进方向. 相似文献
995.
996.
根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序“优良个体”,加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好. 相似文献
997.
随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量(QoS)作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用户推荐高质量的服务,首先我们需要对服务质量进行预测.现今有很多关于Web服务QoS预测的工作,这些研究大都关注在建模方法的优化上,忽视了辅助特征对于QoS预测的影响.着重分析辅助特征对于QoS预测的影响,例如服务类别和用户地理位置.为了实现此目标,基于因子分解机(Factorization Machines)设计并构建了一个统一的QoS预测架构,该架构可以灵活、方便地考虑进多个辅助特征.结合服务类别和用户地理位置这两类辅助特征,提出了一种QoS预测方法,并通过在真实数据上的实验证明了我们的方法的优越性. 相似文献
998.
本文针对汉字、朝鲜文字和英文单词混合的文本图像提出了基于主成分分析技术以文字为单位进行文种辨识的方法。首先,通过主成分分析方法构造特征空间,并且把分割的文字映射到此空间得到重构图像;其次,计算原图像和重构图像的水平和垂直方向直方图的相对熵;最后,根据原图像和重构图像之间的欧式距离和相对熵来判别文字语种。实验表明,本文提出的方法在没有分割错误的情况下,能获得99.78%的识别准确率,有效地解决了在汉、朝、英三种文字混合构成的文档图像中文种辨识问题。 相似文献
999.
1000.