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基于混合深度学习的电动汽车充放电系统通信协议辨识方法研究
1
作者
吕晓荣
惠琪
许子旻
《现代电子技术》
北大核心
2024年第17期41-46,共6页
电动汽车充放电系统是新能源汽车安全充放电的重要保障。为了解决电动汽车充放电系统的通信协议辨识问题,提出一种基于混合深度学习的电动汽车充放电系统通信协议辨识方法。该方法通过深度学习网络(DLN)提取通信协议数据特征,通过引入l...
电动汽车充放电系统是新能源汽车安全充放电的重要保障。为了解决电动汽车充放电系统的通信协议辨识问题,提出一种基于混合深度学习的电动汽车充放电系统通信协议辨识方法。该方法通过深度学习网络(DLN)提取通信协议数据特征,通过引入l1/2范数提高深度学习网络的泛化能力,实现对电动汽车充放电系统通信协议的高精度辨识。仿真结果表明,混合深度学习网络对电动汽车充放电系统不同协议的辨识总体准确率达到了97.68%。因此,可以得出基于混合深度学习的电动车充放电系统通信协议辨识方法具有一定的有效性。
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关键词
电动汽车充放电
协议辨识
深度学习网络
l
1
/
2
范数
评估指标
泛化能力
下载PDF
职称材料
一种叠加速度分析新方法
被引量：
8
2
作者
吕景贵
刘振彪
+1 位作者
牛滨华
王兆湖
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2000年第3期36-42,共7页
本文依据速度分析原理及L1和L2 范数的滤波特性 ,假设经过动校正的中心点道集中 ,任何一个时刻地震信号的采样值与炮检距平方满足一阶线性方程 ,提出了一种叠加速度分析新方法。该方法通过对沿着由t0 时间和叠加速度决定的双曲线延迟数...
本文依据速度分析原理及L1和L2 范数的滤波特性 ,假设经过动校正的中心点道集中 ,任何一个时刻地震信号的采样值与炮检距平方满足一阶线性方程 ,提出了一种叠加速度分析新方法。该方法通过对沿着由t0 时间和叠加速度决定的双曲线延迟数据中提取的地震信号进行L1和L2 范数混合滤波 ,来实现噪声和信号的分离。由此 ,我们可以估计信噪比和设计合适的速度检测因子 ,从而提高速度分析的精度。我们用实例验证了该方法的可靠性和实用性。
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关键词
速度谱
叠加速度分析
地震勘探
l
1
范数
l
2
范数
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职称材料
题名
基于混合深度学习的电动汽车充放电系统通信协议辨识方法研究
1
作者
吕晓荣
惠琪
许子旻
机构
国电南瑞南京控制系统有限公司
南京邮电大学自动化学院/人工智能学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第17期41-46,共6页
基金
国电南瑞南京控制系统有限公司科技项目:满足国际化要求的新一代充电技术研究及关键设备研制(524609230048)。
文摘
电动汽车充放电系统是新能源汽车安全充放电的重要保障。为了解决电动汽车充放电系统的通信协议辨识问题,提出一种基于混合深度学习的电动汽车充放电系统通信协议辨识方法。该方法通过深度学习网络(DLN)提取通信协议数据特征,通过引入l1/2范数提高深度学习网络的泛化能力,实现对电动汽车充放电系统通信协议的高精度辨识。仿真结果表明,混合深度学习网络对电动汽车充放电系统不同协议的辨识总体准确率达到了97.68%。因此,可以得出基于混合深度学习的电动车充放电系统通信协议辨识方法具有一定的有效性。
关键词
电动汽车充放电
协议辨识
深度学习网络
l
1
/
2
范数
评估指标
泛化能力
Keywords
EV
charging
and
discharging
system
protoco
l
identification
D
l
N
norm
l
1/2
eva
l
uation
indicator
genera
l
ization
abi
l
ity
分类号
TN919.6-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种叠加速度分析新方法
被引量：
8
2
作者
吕景贵
刘振彪
牛滨华
王兆湖
机构
中国地质大学
大庆石油管理局物探公司研究所
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2000年第3期36-42,共7页
文摘
本文依据速度分析原理及L1和L2 范数的滤波特性 ,假设经过动校正的中心点道集中 ,任何一个时刻地震信号的采样值与炮检距平方满足一阶线性方程 ,提出了一种叠加速度分析新方法。该方法通过对沿着由t0 时间和叠加速度决定的双曲线延迟数据中提取的地震信号进行L1和L2 范数混合滤波 ,来实现噪声和信号的分离。由此 ,我们可以估计信噪比和设计合适的速度检测因子 ,从而提高速度分析的精度。我们用实例验证了该方法的可靠性和实用性。
关键词
速度谱
叠加速度分析
地震勘探
l
1
范数
l
2
范数
Keywords
ve
l
ocity
spectrum,ve
l
ocity
ana
l
ysis,
norm
l
1
and
l
2
hybrid
fi
l
tering
分类号
P631.443 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合深度学习的电动汽车充放电系统通信协议辨识方法研究
吕晓荣
惠琪
许子旻
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
一种叠加速度分析新方法
吕景贵
刘振彪
牛滨华
王兆湖
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2000
8
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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