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不平衡数据分类中的数据重采样比较研究

机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中,普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法,近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性,对不同类型分类器的作用各不相同。

  • 2024-11-18
  • 阅读260

处理不平衡数据的过采样技术对比总结

在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类,忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。

  • 2024-11-18
  • 阅读270

HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法

HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法

  • 2024-11-17
  • 阅读358

电池系统管理|电池单体-电池包老化模型搭建概述

目前的寿命模型更多地应用于电池性能评估,基本无法在线应用。——结论

  • 2024-11-17
  • 阅读398

电池系统管理|离散型卡尔曼滤波算法基础

电池系统管理 | 离散型卡尔曼滤波算法基础

  • 2024-11-17
  • 阅读292

东南大学研究团队:基于改进粒子群算法的无线充电系统参数优化

基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电(MCR-WPT)系统,建立其数学模型,从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题,以提高系统的传输效率为优化目标,以输出功率为约束条件,建立其优化模型,对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优,提出一种基于种群进化的混合粒子群优化(HP?SO)算法,并基于LCC-S型无线电能传输(WTP)系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后,搭建了无线充电系统实验平台,对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析,实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。

  • 2024-11-17
  • 阅读392

专家报告|西安交通大学刘增副教授:分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析

2024年5月24-26日,第二十一届中国电气自动化与电控系统学术年会在天津召开,会议邀请西安交通大学刘增副教授在会上作了《分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析》的报告分享。此报告探讨了分布式储能中多变流器系统的构网控制与振荡特性,主要包括研究背景、系统架构、构网控制技术和系统振荡分析四个方面。在现代电力系统中,分布式储能广泛应用,而多变流器系统在实际运行中面临功率协调、稳定性及控制复杂度等挑战。为应对这些问题,报告从储能变流器的并联架构及构网控制基本原理出发,介绍功率分配、频率电压控制等核心技术,深入分析多变流器间的动态耦合关系,通过基于端口频率特性的系统建模和实验验证揭示系统振荡的成因及抑制方法。本文将对报告内容进行详细解读,帮助读者更好地理解和掌握这一领域的最新研究进展。

  • 2024-11-17
  • 阅读599

未来已来!工业物联网详解

了解 IIoT 的迷人世界、其核心概念、其与更广泛的物联网 (IoT) 的别,以及推动各个行业创新的实际应用。

  • 2024-11-17
  • 阅读294
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