基于数据预处理和长短期记忆神经网络的锂离子电池寿命预测

锂离子电池剩余使用寿命（RUL）可以评估电池的可靠性,是电池健康管理的重要参数。准确地预测电池的RUL可以有效提高设备的安全性并降低工作风险。该文提出一种自适应数据预处理结合长短期记忆神经网络（LSTM）的RUL预测框架。选取容量作为健康因子,数据预处理阶段,首先使用自适应双指数模型平滑方法减少容量回升现象产生的负面影响,然后通过自适应白噪声完整集成经验模态分解（CEEMDAN）对数据进行降噪;模型构建阶段,利用预处理后的数据训练得到用于RUL预测的LSTM模型。以NASA和CALCE公开数据集为研究对象进行算法性能测试,实验结果表明,所提方法鲁棒性好,能够提供精确的RUL预测结果。     

一阶相关免疫布尔函数的计数

本文研究了结构布尔函数的相关免疫性，得到了一大类满足一阶相关免疫的线性结构函数的计数并大大改进了一阶相关免疫函数的计数结果，得到了目前为止的最好下界。     

全业务运营与网络演进

分析全球全业务运营的现状及给国内电信运营商带来的机遇,阐述运营商为做好全业务运营各网络层面的演变,以求为网络建设提供思路。     

一阶相关免疫布尔函数的计数

本文研究线性结构布尔函数的相关免疫性,得到了一大类满足一阶相关免疫的线性结构函数,并大大改进了一阶相关免疫函数的计数结果,得到了目前为止的最好下界.     

K次非线性度及其性质

在文献[1]的基础上,给出了K次非线性度及尺次相关度的概念,给出了K次非线性度的计算公式和上界,强调了二次Bent函数根本不存在,提醒大家不要再研究它了。     

3G核心网中的软交换技术

本文通过对软交换在3G核心网中应用的分析，论述了软交换在3G核心网中应用的优势及在网络建设时应关注的问题。     

双栈用户的PPPoE接入及网络部署

介绍IPv6环境下PPPoE接入控制的基本流程;针对家庭网关不同的工作模式,分析双栈用户在家庭网关桥接模式和路由模式下的接入流程;研究双栈环境下部署PPPoE接入控制方式对相关设备及系统的要求和网络部署方案。     

非线性平衡布尔函数及其扩散特性

研究了构造高度非线性度平衡布尔函数的一般方法,给出了这类函数满足扩散特性的充要条件。构造了一类具有良好密码特性的布尔函数并求出了计数下界。     

基于子种群自适应思维进化-BP神经网络的锂离子电池SOC估计

荷电状态(State of Charge, SOC)是锂离子电池的重要参数之一,SOC的精准估计对电池组安全可靠运行具有重要意义。针对误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络易收敛至局部最优,导致基于BP网络的SOC估计精度不高的问题,论文提出子种群自适应趋同策略改进思维进化算法,用其优化BP神经网络初始权值及阈值(优化后的BP网络简称SAMEA-BP神经网络)。结合充放电实验数据,将提出的SAMEA-BP神经网络与BP、思维进化算法优化的BP (MEA-BP)神经网络用于锂离子电池的SOC估计,并对三种方法做了对比分析。结果表明：标准BP神经网络的预测误差保持在9%以内,MEA-BP及SAMEA-BP神经网络分别将误差降低至5%及3%以内,在不同工况下和不同温度下,SAMEA-BP有良好适应性,且估计精度高于BP和MEA-BP。     

不可退化的相关免疫函数研究

给出了重量为Ｗ（ｆ）＝４ｋ＋２的不可退化一阶相关免疫函数的几个新性质,以及这类相关免疫函数的构造方法,并得到不可退化相关免疫函数个数的一个下界。