检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：翟红鹰 100123 北京市朝阳区高井文化园路8号东亿国际传媒产业园区元君书苑F1号楼2层202室

本发明公开了一种数据序列化后特征提取方法、系统及存储介质。所述数据序列化后特征提取方法包括如下步骤：获取原始数据，并将所述原始数据序列化为字符类数据；统计分析所述字符类数据中各字符的权值，并根据所述权值将所述字符类数... 详细信息

标准号: CN111913957A

本发明公开了一种数据序列化后特征提取方法、系统及存储介质。所述数据序列化后特征提取方法包括如下步骤：获取原始数据，并将所述原始数据序列化为字符类数据；统计分析所述字符类数据中各字符的权值，并根据所述权值将所述字符类数据转化为最优二叉树数据，其中，所述权值为一所述字符出现频度；获取最优二叉树数据中各字符的层数信息，并根据所述层数信息将所述二叉树数据转化为数组类数据。本发明的技术方案能够解决相关技术中，数据本体过大，导致计算机设备的内存占比过大、运算速度降低以及网络传输过慢的技术问题。

关键词：二叉树数据序列化数据转化特征提取原始数据序列计算机设备存储介质数据本体速度降低网络传输原始数据频度统计分析数组内存运算

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一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质

一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质

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作者：李明胡德文 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号

本发明公开了一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质，本发明通过对已知数据序列s0多次置乱获得足够多的满足“不含目标曲线”条件的置乱副本，原始数据序列置乱之后的副本与原始数据序列拥有完全相同的数据采样点，但采... 详细信息

标准号: CN111191633A

本发明公开了一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质，本发明通过对已知数据序列s₀多次置乱获得足够多的满足“不含目标曲线”条件的置乱副本，原始数据序列置乱之后的副本与原始数据序列拥有完全相同的数据采样点，但采样点的排列顺序随机，所以每个置乱副本的数据排列都不符合目标曲线波形，这些置乱副本都满足“不含目标曲线”的条件，而计算和统计这些副本的拟合指标值，即可以得到“数据序列中不含目标曲线”条件下曲线拟合指标值分布概率密度函数的估计，从而能够实现在得到的已知数据序列中探查目标曲线，具有客观性好、准确性高、操作方法简便，步骤简单明了，易于实现的优点。

关键词：目标曲线置乱副本已知数据探查原始数据序列分布概率密度函数曲线拟合数据采样数据排列数据序列采样点拟合统计

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一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质

一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质

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作者：李明胡德文 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号

标准号: CN111191633B

关键词：目标曲线置乱副本已知数据探查原始数据序列分布概率密度函数曲线拟合数据采样数据排列数据序列采样点拟合统计

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一种数据序列展示方法和装置

一种数据序列展示方法和装置

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作者：吴伟吴跃佳 325000 浙江省温州市鹿城区江滨路南亚花园3-301

本发明公开一种数据序列的展示方法和装置。方法包括，获取原始数据序列；给定或者预先给定一个频率；对原始数据序列作时间‑频率域变换以获得对应给定频率的系数数据序列；以曲线形式展示原始数据序列和系数数据序列，曲线直接关联。... 详细信息

标准号: CN108344433A

本发明公开一种数据序列的展示方法和装置。方法包括，获取原始数据序列；给定或者预先给定一个频率；对原始数据序列作时间‑频率域变换以获得对应给定频率的系数数据序列；以曲线形式展示原始数据序列和系数数据序列，曲线直接关联。装置包括，数据序列获取单元，数据序列处理单元和数据序列展示单元。能够在时间域同步观察信号及其频率分量随时间的变化，可用于包括非时间序列信号在内的数据序列分析。

关键词：数据序列原始数据序列系数数据时间序列信号数据序列获取方法和装置频率域变换处理单元给定频率观察信号频率分量曲线形式预先给定展示单元时间域可用展示关联分析

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一种数据序列展示装置

一种数据序列展示装置

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作者：吴伟吴跃佳 325000 浙江省温州市鹿城区江滨路南亚花园3-301

本实用新型公开一种数据序列的展示装置。装置包括，数据序列获取单元，数据序列处理单元和数据序列展示单元。数据序列获取单元获取原始数据序列；数据序列处理单元对原始数据序列作时间‑频率域变换以获得对应给定频率的系数数据序列... 详细信息

标准号: CN208155328U

本实用新型公开一种数据序列的展示装置。装置包括，数据序列获取单元，数据序列处理单元和数据序列展示单元。数据序列获取单元获取原始数据序列；数据序列处理单元对原始数据序列作时间‑频率域变换以获得对应给定频率的系数数据序列；数据序列展示单元以曲线形式展示原始数据序列和系数数据序列，曲线直接关联。可用于在时间域同步观察信号及其频率分量随时间的变化，对象包括非时间序列信号。

关键词：数据序列原始数据序列数据序列获取处理单元系数数据展示单元时间序列信号本实用新型频率域变换单元获取给定频率观察信号频率分量曲线形式展示装置时间域可用关联展示

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一种数据序列构建方法、装置及电子设备

一种数据序列构建方法、装置及电子设备

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作者：王兵 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层A-2570房间

本发明实施例提供了一种数据序列构建方法、装置及电子设备。方法包括：获取原始数据序列；将原始数据序列输入至预设神经网络，构建采样频率为目标采样频率的数据序列，其中，目标时间采样频率为原始数据序列采样频率的k倍，k为大于1... 详细信息

标准号: CN108845759A

本发明实施例提供了一种数据序列构建方法、装置及电子设备。方法包括：获取原始数据序列；将原始数据序列输入至预设神经网络，构建采样频率为目标采样频率的数据序列，其中，目标时间采样频率为原始数据序列采样频率的k倍，k为大于1的有理数，预设神经网络为预先经过训练完成的用于提高数据序列的采样频率的神经网络。可以利用神经网络的强大学习能力，实现构建得到更准确的数据序列。

关键词：采样频率神经网络数据序列原始数据序列构建预设装置及电子设备时间采样学习能力

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基于标签数据生长基因的数据序列处理方法

基于标签数据生长基因的数据序列处理方法

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作者：白杰 211800 江苏省南京市中国(江苏)自由贸易试验区南京片区滨江大道396号1号楼

本发明提供了基于标签数据生长基因的数据序列处理方法，包括数据序列中标签数据生长基因的提取方法，该方法使用数据序列S扫描标签数据库，得到一组标签数据段及该数据段在数据序列S中的位置，用所述标签数据段对应的标签及其在数据序... 详细信息

标准号: CN113035282A

本发明提供了基于标签数据生长基因的数据序列处理方法，包括数据序列中标签数据生长基因的提取方法，该方法使用数据序列S扫描标签数据库，得到一组标签数据段及该数据段在数据序列S中的位置，用所述标签数据段对应的标签及其在数据序列S中的位置作为本次扫描结果参数，记录这些本次扫描结果参数，然后在数据序列S中去除所述标签数据段，用剩余数据段组装成新的数据序列S重新扫描，最后组织每一次扫描结果参数，生成原始数据序列S的生长基因序列。本发明还提供了基于标签数据生长基因的数据存储方法和数据存储方法。

关键词：数据序列标签数据生长基因扫描结果数据存储原始数据序列方法使用结果参数扫描标签剩余数据一次扫描数据段去除数据库标签扫描组装记录

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一种数据序列构建方法、装置及电子设备

一种数据序列构建方法、装置及电子设备

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作者：王兵 100041 北京市石景山区实兴大街30号院3号楼2层A-2570房间

标准号: CN108845759B

关键词：采样频率神经网络数据序列原始数据序列构建预设装置及电子设备时间采样学习能力

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融合GM(1,1)先验估计的扩展卡尔曼SOC估算

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制造业自动化 2020年第4期42卷 150-153页

作者：刘小菡王顺利熊鑫时浩添王露西南科技大学信息工程学院绵阳621010

锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)估算是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键,准确估算SOC对合理使用动力电池、推动电动汽车的发展有重要意义。为避免安时积分法对SOC估算造成随时间累积的误差,以及在驱动参数设置... 详细信息

锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)估算是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键,准确估算SOC对合理使用动力电池、推动电动汽车的发展有重要意义。为避免安时积分法对SOC估算造成随时间累积的误差,以及在驱动参数设置不科学的情况下,扩展卡尔曼启动阶段性能差等问题,提出融合GM(1,1)先验估计的扩展卡尔曼SOC估算策略。在初始阶段使用安时积分来估算SOC值作为GM(1,1)模型的原始数据序列,以GM(1,1)模型替代EKF算法中的先验估算,保证状态估算的优良启动性能以及加快收敛速度,结合实时观测值对先验状态进行修正,随着迭代次数增加,后验估算值逐步淘汰GM(1,1)模型原始数据序列中的值,使得估算值主要依赖于实施监测实时检测的修正。实验结果表明,该方法有效提高了SOC估算精度,其估计精度在2%内,为电池管理系统的搭建与锂电池组的均衡提供了判断依据。

关键词：累积的误差 GM(1,1)先验估计启动性能原始数据序列

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灰色GM(1,1,β)模型的参数研究

灰色GM(1,1,β)模型的参数研究

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第28届全国灰色系统学术会议

作者：李希灿山东农业大学信息科学与工程学院泰安 271018

为分析背景值系数β的作用,首先给出了GM(1,1,β)模型的参数a、u的显式表达式,然后探讨了背景值系数β的作用机理.结果表明,参数a、u直接与背景值系数β有关,调整β值不改变原始数据序列的光滑比,但可改变背景值序列的级比,使其具有更... 详细信息

为分析背景值系数β的作用,首先给出了GM(1,1,β)模型的参数a、u的显式表达式,然后探讨了背景值系数β的作用机理.结果表明,参数a、u直接与背景值系数β有关,调整β值不改变原始数据序列的光滑比,但可改变背景值序列的级比,使其具有更好的准指数规律,从而影响模型的精度.研究结果为GM(1,1,β)模型的优化提供了理论基础.

关键词：灰色系统理论 GM(1,1,β)模型原始数据序列光滑比模型精度

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