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温度自适应SMO算法估计锂离子电池的SOC: 2024年; 现有对锂离子电池荷电状态(SOC)的估计,没有考虑温度变化导致的SOC估计准确度降低。提出一种考虑温度的滑模观测(SMO)法进行SOC估计。基于混合脉冲功率测试(HPPC)实验的数据,得到18650型LiFePO4锂离子电池的SOC与温度、参数之间的拟合式,通过台风(Typhoon)系统进行半实物实验分析。温度自适应SMO算法在低温或常温工况下的平均误差较传统SMO算法降低0.3~0.5个百分点,直接通过拟合式所快速估计的SOC较温度自适应SMO算法平均误差在2%左右,常温25℃工况下误差低于1%,能够实现较高的估计精准度,为快速估计SOC提供了较好的算法参考。; 吕高樊郭宇张嘉蕾杜君莉史书怀; 关键词：温度影响锂离子电池

基于改进模糊C均值聚类与SMO算法的地铁轨道健康状态评价: 2024年; 轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该模型首先提出包含轨道几何状态和结构状态的综合评价指标体系;其次采用变异系数法计算评价指标的权重系数并代入模糊C均值聚类法,得到各轨道样本的分类结果;在此基础上,再利用序列最小优化算法通过划分数据对轨道健康状态进行评价;最后通过实例分析对该评价模型进行验证并开展研究。研究结果表明,经模型评价的855个轨道单元评价结果中优良比例为94%,预测效果良好,平均误差为5%,进而验证了该模型的指标体系和评价方法的科学性和合理性,并给出了进一步研究优化的方向。本文对各轨道指标统筹综合评价,为地铁轨道工务管理线路质量评价提供一种新思路,使轨道设备管理变得有序可控,减少人力、物力资源的浪费。; 许以凯杨艺杨艺赵才友赵才友; 关键词：地铁变异系数法模糊C均值聚类 SMO算法

基于SMO算法的驾驶员疲劳检测: 2023年; 为了能高效判断驾驶员是否进入疲劳状态,文章基于机器视觉的实时驾驶员疲劳检测算法,提出一种驾驶员疲劳状态实时检测技术。该技术采用SMO(序列最小优化)算法快速检测视频中人的脸部特征,检测人眼开合度的疲劳状态,并且采用CNN卷积神经网络结构进行训练测试。实验结果表明,该方法可以高效地检测出驾驶员的疲劳状态,通过发出警告声提示驾驶员休息,从而减少因疲劳驾驶造成的交通安全事故。; 丁琳; 关键词：人脸定位特征参数 SMO

基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术被引量：3: 2022年; 中央空调螺杆式压缩机的工作马达和压缩机各个零件被密封在一个机箱中,操作不当很有可能使压缩机电机出现过载的情况而发生故障。因此,提出了基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术。故障检测装置由PCI总线安装在工控计算机内,并集合Labview软件和PCI1710驱动程序,实现对故障的特征提取,根据不同的故障特征,设置其相对应的特征向量,组成训练样本和测试样本。通过一对一分类算法建立多元分类器,测试样本,根据测试结果判断压缩机出现故障的部位,实现对压缩机故障自动检测。实验以首都师范大学螺杆机机组维修数据为样本进行实验分析,结果表明所提方法具有较高诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别。; 李振坡李永新; 关键词：SMO算法

基于SMO算法的皮带撕裂红外图像检测方法被引量：9: 2020年; 针对运煤皮带经常性的纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,提出基于序列最小最优化(SMO)算法的红外图像检测方法。由于煤码头存在着大量的水雾和粉尘,将在很大程度上影响图像的提取和处理。通过获取运煤皮带的红外图像,采用SMO算法构建决策模型并对红外图像进行分割。由实验效果图可得,分割效果良好,辨识度高,并从检测精度和分割时间两个角度出发,通过对比BP神经网络算法、SVM算法和SMO算法,表明SMO算法不仅预测精度高,而且实时性好,能够满足皮带撕裂图像检测的诊断要求。; 徐善永黄友锐冯涛韩涛; 关键词：SMO算法图像分割

基于SMO算法的模糊PID负载频率控制性能研究被引量：2: 2020年; 针对双区域互联电力系统中的负载频率控制(LFC)问题,文中比较了基于模糊逻辑的不同隶属函数的比例积分微分控制器(FPID)。采用蜘蛛猴优化(SMO)算法对控制器参数进行优化,使用再热式燃气轮机系统的线性化模型,结合发电率约束(GRC)和调速器死区(GDB)等非线性因素对研究进行了扩展。实验结果表明,在阶跃负载扰动(SLP)为1%的情况下,SMO算法在峰值欠冲、峰值过冲、稳定时间以及联络线潮流偏差等方面均优于粒子群优化(PSO)和基于"教与学"优化(TLBO)算法。; 吴海伟徐柳飞徐柳飞; 关键词：模糊PID控制器模糊隶属函数

一种基于核SMO算法的地层裂缝长度实时预测方法: 本申请实施例提供了一种基于核SMO算法的地层裂缝长度实时预测方法，属于数据挖掘领域以及钻井液堵漏领域。所述方法包括：采集目标区块历史钻井数据、历史钻井裂缝长度真实值及实时钻井数据，并进行数据预处理；将预处理后的历史钻井数...; 苏俊霖赵洋何涛谢显涛罗宇峰肖沣峰赵正国王君罗平亚; 文献传递

一种基于核SMO算法的地层裂缝长度实时预测方法: 本申请实施例提供了一种基于核SMO算法的地层裂缝长度实时预测方法，属于数据挖掘领域以及钻井液堵漏领域。所述方法包括：采集目标区块历史钻井数据、历史钻井裂缝长度真实值及实时钻井数据，并进行数据预处理；将预处理后的历史钻井数...; 苏俊霖赵洋何涛谢显涛罗宇峰肖沣峰赵正国王君罗平亚; 文献传递

SMO算法与决策树算法在医疗科技应用中的对比研究被引量：2: 2019年; 针对当前医疗科技领域海量、多样的医疗数据而言,SMO算法和决策树算法的应用是最为常见的。文章通过weka计算软件收集并计算数据,将SMO算法和J48算法应用于乳腺癌和心脏病数据分析,通过两方面的比较研究探讨这两种算法的利与弊,为医疗科技的进一步发展提供参考。; 李少坤; 关键词：SMO算法决策树算法人工智能

基于SMO算法的支持向量机选股模型研究: 随着近年来数理金融的不断完善，以及计算机技术的逐渐成熟，股票量化投资逐步发展起来。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为很好的分类技术，国内外学者将其应用到股票选取中，做到了对股票收益率高...; 陈俊宏; 关键词：股票市场支持向量机

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