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| 1 | 电动汽车供电系统锂电池剩余寿命预测显示文摘电动汽车的锂电池受工况、环境等因素影响,具有很强的时变非线性,对其进行剩余寿命预测具有挑战性。针对现有算法未同时考虑不确定表达、预测精度以及不同电池的适应能力对剩余寿命的影响,提出了一种正则化粒子滤波和自回归滑动平均模型相融合的锂电池剩余寿命预测算法。以锂电池的经验退化模型作为融合算法的状态方程,自回归滑动平均模型的预测输出值替代观测值,构建状态空间模型,迭代更新电池容量,实现锂电池的剩余寿命预测。基于NASA锂电池数据集进行仿真验证,并与标准粒子滤波和正则化粒子滤波算法相比较,实验结果表明,在中期、后期预测过程中融合算法的预测误差在5%以下,该方法具有较好的锂电池剩余寿命预测精度。 | 张吉宣 贾建芳 曾建潮 | 2018 | 电子测量与仪器学报2018，32，3： | 26 |
| 2 | 基于CNN特征提取的粒子滤波视频跟踪算法研究显示文摘针对复杂场景下运动目标跟踪的鲁棒性不足问题,提出一种基于CNN特征提取的粒子滤波目标跟踪算法。采用CNN自主学习机制,提取图像中目标的高层语义特征。引入混沌序列变尺度萤火虫算法,提高目标识别的准确率。构建mean shift与权值优化结合的粒子滤波跟踪算法,对粒子进行权值优化,改善粒子集的多样性,使视频跟踪更加精准。仿真实验结果表明:该算法能有效适应遮挡、光照、剧烈运动等场景,对光照变化、尺度变化、遮挡等都具有良好的适应性和较高的实时性。同7种其它方法的比较结果显示,该方法在同样的实验条件下,跟踪成功率和跟踪精度都超出其它方法5%~40%。 | 于舒春 佟小雨 | 2020 | 哈尔滨理工大学学报2020，25，4： | 5 |
| 3 | 带相关噪声和不完全丢包系统的最优线性滤波显示文摘研究了具有不同源噪声和不确定观测信息的离散随机系统的最优线性滤波问题。不同源噪声指乘性噪声、纵向相关噪声和有限步自相关过程噪声。不确定观测信息包括了一步随机时滞和不完全丢包。由Kroneckerdelta函数刻画有限步自相关过程噪声,采用一组已知统计特性的Bernoulli分布变量来描述数据传输过程中存在的一步随机时滞和不完全丢包现象,基于最优估计的定义,在最小均方误差意义下设计出最优线性滤波,借助算例仿真验证了算法的有效性。 | 余永龙 陆海霞 费绍金 王福章 | 2019 | 唐山师范学院学报2019，41，3： | 0 |
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