实体
Charles Bokor
Charles Bokor
PulseAugur coverage of Charles Bokor — every cluster mentioning Charles Bokor across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 3
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 3
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
2 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 3 条
-
arXiv论文详述新型电池SoH建模方法
一篇新的研究论文详细介绍了一种用于对循环老化电池单元的健康状态（SoH）进行建模的重复测量方法。该方法采用双分量方差模型来区分测量噪声和电池单元间的差异。该方法使用正则化迭代广义最小二乘法进行参数识别，并用幂律模型对单个电池单元的SoH进行建模，同时用三次B样条处理差异。该模型在0%至20%的SoH值范围内，对SoH的预测精度达到±0.191%。
-
新方法改进了用于电池健康预测的非线性模型参数估计
一篇新论文介绍了一种用于识别非线性现象学模型的正则化迭代广义最小二乘法，该方法在锂离子电池等领域的健康状态预测中特别有用，因为这些领域的参数可能难以可靠地估计。该方法采用一种自动化的方法，在每次迭代中使用信息论度量来优化岭回归超参数，并展示了快速收敛性。该技术旨在处理异方差和序列相关数据，并通过模拟证实了其有效性。
-
新的fSRD框架自动实现混沌系统的Koopman表示
研究人员推出了一种名为模糊谱区域分解（fSRD）的新型框架，旨在对高度非线性的混沌动力学系统进行建模。该方法通过多算子自动估计有限Koopman表示，克服了现有Koopman方法在全局有效算子方面的局限性。fSRD通过受模糊神经网络架构启发的全局模糊树模型，自适应地构建局部不变嵌入，以高效且可解释的方式学习系统动力学。在Lorenz和Duffing等典型混沌系统以及高维现实世界数据上的实证结果表明，fSRD在各种数据模式下都具有强大的…