为了实现实时、高效、精准的锂电池健康状态(state of health,SOH)估计,提出一种基于恒压充电片段和灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)优化卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SOH估计方法。通过提取部分恒压充电过程中...
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为了实现实时、高效、精准的锂电池健康状态(state of health,SOH)估计,提出一种基于恒压充电片段和灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)优化卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的SOH估计方法。通过提取部分恒压充电过程中的电流和时间序列数据,利用CNN自动提取特征,简化传统方法中繁琐的特征工程步骤,克服对完整充电数据的依赖,能显著降低数据采集和储存的成本。引入GWO对CNN的超参数进行优化,提高模型的估计精度。NASA和CALCE电池数据集的实验结果表明,该方法在SOH估计方面具有较高的精准度。
中文命名实体识别(NER)任务旨在抽取非结构化文本中包含的实体并给它们分配预定义的实体类别。针对大多数中文NER方法在上下文信息缺乏时的语义学习不足问题,提出一种层次融合多元知识的NER框架——HTLR(Chinese NER method based on Hi...
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中文命名实体识别(NER)任务旨在抽取非结构化文本中包含的实体并给它们分配预定义的实体类别。针对大多数中文NER方法在上下文信息缺乏时的语义学习不足问题,提出一种层次融合多元知识的NER框架——HTLR(Chinese NER method based on Hierarchical Transformer fusing Lexicon and Radical),以通过分层次融合的多元知识来帮助模型学习更丰富、全面的上下文信息和语义信息。首先,通过发布的中文词汇表和词汇向量表识别语料中包含的潜在词汇并把它们向量化,同时通过优化后的位置编码建模词汇和相关字符的语义关系,以学习中文的词汇知识;其次,通过汉典网发布的基于汉字字形的编码将语料转换为相应的编码序列以代表字形信息,并提出RFECNN(Radical Feature Extraction-Convolutional Neural Network)模型来提取字形知识;最后,提出Hierarchical Transformer模型,其中由低层模块分别学习字符和词汇以及字符和字形的语义关系,并由高层模块进一步融合字符、词汇、字形等多元知识,从而帮助模型学习语义更丰富的字符表征。在Weibo、Resume、MSRA和OntoNotes4.0公开数据集进行了实验,与主流方法NFLAT(Non-Flat-LAttice Transformer for Chinese named entity recognition)的对比结果表明,所提方法的F1值在4个数据集上分别提升了9.43、0.75、1.76和6.45个百分点,达到最优水平。可见,多元语义知识、层次化融合、RFE-CNN结构和Hierarchical Transformer结构对学习丰富的语义知识及提高模型性能是有效的。
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