锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电...锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电池因存在电压平台问题,其电压波动和噪声会严重影响SOC估计的精度,本文针对这一问题,通过实验和数据驱动结合的方法,引入电池膨胀力作为新的输入维度,融合电池的电化学特性与机械特性,有效补偿了电压平台问题对SOC估计结果的影响。本研究在4种环境温度和2种动态电流测试工况下进行了实验,利用所得数据对神经网络模型进行训练和测试,以评估SOC估计精度并验证本方法的可行性和普适性。此外,本文还提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的混合模型,兼顾序列数据的局部模式与长期依赖关系,进一步提升SOC估计的可靠性。结果表明,本文提出的方法可以显著提高磷酸铁锂电池SOC估计精度,相比未引入膨胀力信号,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)平均下降了43.82%。同时,CNNBiLSTM模型相比其他常规神经网络模型,RMSE最多降低了53.88%。本研究为高精度SOC估计提供了新的思路,对提升电池管理系统的性能具有重要意义。展开更多
在任务型人机对话系统中,槽抽取任务是至关重要的一个环节。为了提高槽抽取模型的识别准确率,该文提出了一种利用自注意力机制融合文本的多特征维度特征的方法。该方法在常规的双向长短期记忆模型(Bi-directional long short-term memor...在任务型人机对话系统中,槽抽取任务是至关重要的一个环节。为了提高槽抽取模型的识别准确率,该文提出了一种利用自注意力机制融合文本的多特征维度特征的方法。该方法在常规的双向长短期记忆模型(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)和条件随机场(Conditional random field,CRF)的槽抽取模型基础框架之上,引入了自注意力机制融合多维度的特征,如意图特征、词特征、词典特征、字符特征等。通过融合这些特征,槽抽取模型的槽提取能力得到了提升。实验结果证明,该方法的槽抽取F1值能达到97.99%,比常规模型最大提升了3%。展开更多
为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题,通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络(hidden Markov-conditional random fields-bi-directional long short-ter...为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题,通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络(hidden Markov-conditional random fields-bi-directional long short-term,HCB)模型方法研究了电力运检命名实体识别问题。HCB模型分为两层,第一层使用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、条件随机场(conditional random fields,CRF)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)模型进行训练预测,再将预测结果输入第二层的CRF模型进行训练,经过双层模型训练预测得出最后的命名实体。结果表明:在电力运检命名实体识别问题上HCB模型的精确率、召回率及F1值等指标明显优于单模型以及其他的融合模型。可见HCB模型能有效解决电力运检命名实体识别问题。展开更多
细粒度实体分类(Fine-grained entity type classification,FETC)旨在将文本中出现的实体映射到层次化的细分实体类别中.近年来,采用深度神经网络实现实体分类取得了很大进展.但是,训练一个具备精准识别度的神经网络模型需要足够数量的...细粒度实体分类(Fine-grained entity type classification,FETC)旨在将文本中出现的实体映射到层次化的细分实体类别中.近年来,采用深度神经网络实现实体分类取得了很大进展.但是,训练一个具备精准识别度的神经网络模型需要足够数量的标注数据,而细粒度实体分类的标注语料非常稀少,如何在没有标注语料的领域进行实体分类成为难题.针对缺少标注语料的实体分类任务,本文提出了一种基于迁移学习的细粒度实体分类方法,首先通过构建一个映射关系模型挖掘有标注语料的实体类别与无标注语料实体类别间的语义关系,对无标注语料的每个实体类别,构建其对应的有标注语料的类别映射集合.然后,构建双向长短期记忆(Bidirectional long short term memory,BiLSTM)模型,将代表映射类别集的句子向量组合作为模型的输入用来训练无标注实体类别.基于映射类别集中不同类别与对应的无标注类别的语义距离构建注意力机制,从而实现实体分类器以识别未知实体分类.实验证明,我们的方法取得了较好的效果,达到了在无任何标注语料前提下识别未知命名实体分类的目的.展开更多
文摘锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,但其与电池内部复杂的电化学特性高度关联,无法直接测量。近年来,基于数据驱动的方法在SOC估计领域展现了极大的潜力,然而其对输入数据的精确性有较高要求。磷酸铁锂电池因存在电压平台问题,其电压波动和噪声会严重影响SOC估计的精度,本文针对这一问题,通过实验和数据驱动结合的方法,引入电池膨胀力作为新的输入维度,融合电池的电化学特性与机械特性,有效补偿了电压平台问题对SOC估计结果的影响。本研究在4种环境温度和2种动态电流测试工况下进行了实验,利用所得数据对神经网络模型进行训练和测试,以评估SOC估计精度并验证本方法的可行性和普适性。此外,本文还提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的混合模型,兼顾序列数据的局部模式与长期依赖关系,进一步提升SOC估计的可靠性。结果表明,本文提出的方法可以显著提高磷酸铁锂电池SOC估计精度,相比未引入膨胀力信号,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)平均下降了43.82%。同时,CNNBiLSTM模型相比其他常规神经网络模型,RMSE最多降低了53.88%。本研究为高精度SOC估计提供了新的思路,对提升电池管理系统的性能具有重要意义。
文摘在任务型人机对话系统中,槽抽取任务是至关重要的一个环节。为了提高槽抽取模型的识别准确率,该文提出了一种利用自注意力机制融合文本的多特征维度特征的方法。该方法在常规的双向长短期记忆模型(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)和条件随机场(Conditional random field,CRF)的槽抽取模型基础框架之上,引入了自注意力机制融合多维度的特征,如意图特征、词特征、词典特征、字符特征等。通过融合这些特征,槽抽取模型的槽提取能力得到了提升。实验结果证明,该方法的槽抽取F1值能达到97.99%,比常规模型最大提升了3%。
文摘为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题,通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络(hidden Markov-conditional random fields-bi-directional long short-term,HCB)模型方法研究了电力运检命名实体识别问题。HCB模型分为两层,第一层使用隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、条件随机场(conditional random fields,CRF)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)模型进行训练预测,再将预测结果输入第二层的CRF模型进行训练,经过双层模型训练预测得出最后的命名实体。结果表明:在电力运检命名实体识别问题上HCB模型的精确率、召回率及F1值等指标明显优于单模型以及其他的融合模型。可见HCB模型能有效解决电力运检命名实体识别问题。
文摘细粒度实体分类(Fine-grained entity type classification,FETC)旨在将文本中出现的实体映射到层次化的细分实体类别中.近年来,采用深度神经网络实现实体分类取得了很大进展.但是,训练一个具备精准识别度的神经网络模型需要足够数量的标注数据,而细粒度实体分类的标注语料非常稀少,如何在没有标注语料的领域进行实体分类成为难题.针对缺少标注语料的实体分类任务,本文提出了一种基于迁移学习的细粒度实体分类方法,首先通过构建一个映射关系模型挖掘有标注语料的实体类别与无标注语料实体类别间的语义关系,对无标注语料的每个实体类别,构建其对应的有标注语料的类别映射集合.然后,构建双向长短期记忆(Bidirectional long short term memory,BiLSTM)模型,将代表映射类别集的句子向量组合作为模型的输入用来训练无标注实体类别.基于映射类别集中不同类别与对应的无标注类别的语义距离构建注意力机制,从而实现实体分类器以识别未知实体分类.实验证明,我们的方法取得了较好的效果,达到了在无任何标注语料前提下识别未知命名实体分类的目的.
