一种基于概率神经网络的车辆电源状态检测方法及系统
公开
摘要
本申请提出了一种基于概率神经网络的车辆电源状态检测方法，包括以下步骤：S1、采样获取车辆电源在熄火、正常行驶和引擎启动三种工作状态下的电源波动数据；S2、提取所述电源波动数据中的电源波动值作为训练样本，分别构建成样本矩阵A、B、C并合并成训练集D；S3、将所述训练集D输入到概率神经网络中进行训练，得到模式层中神经元的径向基函数中心G、阈值b和权值IW以及求和层中神经元的权值LW；S4、根据训练得到的参数分别对所述模式层和所述求和层进行输出计算，从而计算得到输出层的神经元输出y；S5、利用训练好的所述概率神经网络预测所述车辆电源波动状态。本申请具有能够提前准确预测车辆电源的波动状态类型且成本较低的效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于概率神经网络的车辆电源状态检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626474A
申请号 ：
CN202210276849.6
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭东辉曾佳兴贺珊刘晓捷
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明区思明南路422号
代理机构 ：
厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈远洋
优先权 ：
CN202210276849.6
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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