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电池组数据特征提取方法研究

作者：宋文强
学科：
创建时间：2023-05-23
出处：《家园·电力与科技》 2023年第5期
机构：天津商业大学信息工程学院天津 300134

简介：摘要：特征提取是对原始数据关键特征的表达，能凸显原始数据的主要信息，避免和非主要信息产生“等价”变换，而弱化了主要信息价值。对于时间序列的电池组数据，设计基于注意力机制的时间序列特征提取算法，从而快速地对采集的数据进行有效降维与压缩。
标签：电池数据特征提取降维

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电池数据清理方法研究

作者：宋文强
学科：
创建时间：2023-04-24
出处：《中国科技信息》 2023年第4期
机构：天津商业大学信息工程学院天津 300134

简介：摘要：随着能源清洁与交通电气化的发展，可靠的电池数据集直接关系着电池组的质量。本文研究一种新的电池组数据清理方法来获取高质量、高可靠的电池数据集。本方法首先基于邻近度的潜在噪声数据分割法识别出噪声，并采用聚类分析法对潜在噪声进行缺失处理。然后，采用回归分析法建立多元线性回归模型来填补缺失数据。结果表明该方法可有效提高数据质量。
标签：电池数据处理

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