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采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计: 1; 作者巫春玲赵玉冰 +3 位作者耿莉敏徐先峰王溢波陈昊《西安交通大学学报》北大核心 2025年第7期159-169,共11页; 为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通... 展开更多; 关键词荷电状态估计广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波非高斯噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统: 2; 作者赵海全陆鑫《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1957-1963,共7页; 宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这... 展开更多; 关键词宽度学习系统(BLS) 最大相关熵准则(MCC) 广义最大相关熵准则(GMCC) 回归任务; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最大混合相关熵准则的主动噪声控制算法被引量：10: 3; 作者宋普查赵海全《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第6期942-947,共6页; 为了处理脉冲噪声,传统的滤波x最大相关熵准则(filtered-x maximum correntropy criterion,FxMCC)自适应算法具有良好的降噪性能在主动噪声控制(active noise control,ANC)系统中。然而,FxMCC算法具有单一的高斯核,其降噪性能和收敛速... 展开更多; 关键词主动噪声控制自适应算法最大混合相关熵准则脉冲噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

广义最大总体相关熵自适应滤波算法被引量：5: 4; 作者赵海全陈奕达《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第8期1378-1383,共6页; 在输入与输出信号都被噪声污染的含误差变量模型(errors-in-variables model,EIV)中,总体最小二乘算法已经得到了广泛地应用。然而在脉冲噪声干扰的情况下,其收敛性能就会恶化。因此为了处理这种被脉冲噪声污染的含误差变量模型的情况,... 展开更多; 关键词含误差变量模型总体最小二乘广义最大相关熵准则脉冲噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计: 1; 作者巫春玲赵玉冰耿莉敏徐先峰王溢波陈昊; 机构长安大学能源与电气工程学院长安大学陕西省交通新能源开发、应用与汽车节能重点实验室; 出处《西安交通大学学报》北大核心 2025年第7期159-169,共11页; 基金国家重点研发计划资助项目(2021YFB2601304) 陕西省重点研发计划资助项目(2022GY-193) 陕西省创新能力支撑计划资助项目(2022KXJ-144)。; 文摘为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通过统计线性化技术将状态误差和测量误差统一纳入代价函数,进而通过固定点迭代法获得非线性方程的最优估计,然后将广义混合最大相关熵准则与扩展卡尔曼滤波相结合,增强在非高斯噪声环境下的稳定性,提高对复杂数据处理的准确性。为了验证算法有效性,分别选用两种不同类型的锂离子电池,在动态应力测试(DST)工况及多种环境温度(10、25和40℃)的新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下对电池进行SOC估计。实验结果表明,在25℃且均匀混合噪声环境下,对于1号电池,GMMCC-EKF算法的估计精度相对于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和传统最大相关熵扩展卡尔曼滤波算法(MCC-EKF)分别提高了90.1%和83.9%;对于2号电池,估计精度分别提高了72.4%和47.4%,并且在10、40℃环境下该算法仍展现出最优性能。对1号、2号电池在25℃且拉普拉斯混合噪声环境下进行SOC估计,GMMCC-EKF算法相对于其他两种算法的估计精度也有显著提高。在给定初始值错误的情况下,GMMCC-EKF算法能够快速地收敛到真实值。所提算法具有较高的估计精度、良好的适应性和鲁棒性,可为非高斯噪声环境下的SOC估计提供有效解决方案。; 关键词荷电状态估计广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波非高斯噪声; Keywords state of charge generalized mixture maximum correlation-entropy criterion extended Kalman filter non-Gaussian noise; 分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统: 2; 作者赵海全陆鑫; 机构西南交通大学电气工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1957-1963,共7页; 基金国家自然科学基金(62171388,61871461,61571374)。; 文摘宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这无疑降低了系统的准确性。为了提高BLS的鲁棒性,有学者提出了最大相关熵准则(MCC)的BLS(C-BLS)。相对于最小均方误差准则,最大相关熵准则包含了更多的高阶误差信息,所以C-BLS对异常值具有良好的鲁棒性。但考虑到相关熵中默认的核函数固定为高斯核,这并不适用于绝大多数情况。本文中引入了以广义高斯密度(GGD)函数作为核函数的广义相关熵,并将广义最大相关熵准则(GMCC)应用于BLS,提出了新的鲁棒算法(GC-BLS)。相较于高斯核函数,广义高斯密度函数更为灵活,高斯核可以看作它的一个特例,在选取适当参数时,GC-BLS将退化为C-BLS,这使得新算法至少能获得与C-BLS算法相当的性能。实验中以均方根误差作为标准,在回归数据集与时间序列数据集上对新算法进行检验,在绝大多数情况下,GC-BLS都能取得相较于其他算法更小的均方根误差。实验表明,该算法是非常稳定的。仿真结果验证了理论上的期望,并验证了新算法的性能。; 关键词宽度学习系统(BLS) 最大相关熵准则(MCC) 广义最大相关熵准则(GMCC) 回归任务; Keywords broad learning system(BLS) maximum correntropy criterion(MCC) generalized maximum correntropy criterion(GMCC) regression tasks; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最大混合相关熵准则的主动噪声控制算法被引量：10: 3; 作者宋普查赵海全; 机构西南交通大学电气工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第6期942-947,共6页; 基金国家自然科学基金(61871461,61571374,61433011) 四川省科技计划(19YYJC0681) 国家轨道交通电气化及自动化工程技术研究中心(NEEC-2019-A02)。; 文摘为了处理脉冲噪声,传统的滤波x最大相关熵准则(filtered-x maximum correntropy criterion,FxMCC)自适应算法具有良好的降噪性能在主动噪声控制(active noise control,ANC)系统中。然而,FxMCC算法具有单一的高斯核,其降噪性能和收敛速度易受到核宽度取值的影响。因此,在ANC系统中,本文采用最大混合相关熵准则(maximum mixture correntropy criterion,MMCC),以两个高斯核的混合作为代价函数来推导滤波x最大混合相关熵准则(filtered-x maximum mixture correntropy criterion,FxMMCC)算法。仿真结果表明,在标准对称α稳定(symmetricα-stable,SαS)分布的脉冲噪声的主动噪声控制中,本文提出的FxMMCC算法比其他ANC算法具有更好的降噪性能。; 关键词主动噪声控制自适应算法最大混合相关熵准则脉冲噪声; Keywords active noise control adaptive algorithm maximum mixture correntropy criterion impulsive noise; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义最大总体相关熵自适应滤波算法被引量：5: 4; 作者赵海全陈奕达; 机构西南交通大学电气工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第8期1378-1383,共6页; 基金国家自然科学基金(6217010142,61871461,61571374,52077181) 四川省科技计划(2019YJ0225,2020JDTD0009) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金资助(2682021ZTPY091)。; 文摘在输入与输出信号都被噪声污染的含误差变量模型(errors-in-variables model,EIV)中,总体最小二乘算法已经得到了广泛地应用。然而在脉冲噪声干扰的情况下,其收敛性能就会恶化。因此为了处理这种被脉冲噪声污染的含误差变量模型的情况,本文将广义最大相关熵准则与总体最小二乘估计方法结合,提出了一种鲁棒的广义最大总体相关熵自适应滤波算法。通过算法仿真比较的结果得出所提出的算法在脉冲噪声环境下能够有效地抑制脉冲噪声的存在,有着较好的收敛性能和鲁棒性。; 关键词含误差变量模型总体最小二乘广义最大相关熵准则脉冲噪声; Keywords errors-in-variables model total least squares generalized maximum correntropy criterion impulse noise; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计	巫春玲赵玉冰耿莉敏徐先峰王溢波陈昊	《西安交通大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统	赵海全陆鑫	《信号处理》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于最大混合相关熵准则的主动噪声控制算法	宋普查赵海全	《信号处理》 CSCD 北大核心	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	广义最大总体相关熵自适应滤波算法	赵海全陈奕达	《信号处理》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料