基于粒计算的时序逻辑电路状态化简方法

    公开(公告)号:CN108170911A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711355995.3

    申请日:2017-12-16

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明公开了一种基于粒计算的时序逻辑电路状态化简方法,该方法定义了描述状态转移情况的次态矩阵,并通过对相容类的标记不断更新次态标记矩阵,从而求得最大相容类集合,这样避免了大规模稀疏矩阵的产生;在求解最大相容类的过程中,直接对状态转移表中的全体初始状态进行划分,通过迭代即可得到最终结果,避免了其它算法中对初始状态两两求相容对和不相容对的过程,减少时间开支;利用核相容类作为启发式信息构建初始状态树,可以较快求得所有可能的最小覆盖;通过构建最小状态树可以对所有最小覆盖的闭合性进行验证并能得到状态最少的化简结果,保证了算法结果的最优性。

    基于粒计算的时序逻辑电路状态化简方法

    公开(公告)号:CN108170911B

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201711355995.3

    申请日:2017-12-16

    IPC分类号: G06F30/3312 G06F30/337

    摘要: 本发明公开了一种基于粒计算的时序逻辑电路状态化简方法,该方法定义了描述状态转移情况的次态矩阵,并通过对相容类的标记不断更新次态标记矩阵,从而求得最大相容类集合,这样避免了大规模稀疏矩阵的产生;在求解最大相容类的过程中,直接对状态转移表中的全体初始状态进行划分,通过迭代即可得到最终结果,避免了其它算法中对初始状态两两求相容对和不相容对的过程,减少时间开支;利用核相容类作为启发式信息构建初始状态树,可以较快求得所有可能的最小覆盖;通过构建最小状态树可以对所有最小覆盖的闭合性进行验证并能得到状态最少的化简结果,保证了算法结果的最优性。

    基于MIV和SVM模型的磷酸铁锂电池寿命预测方法

    公开(公告)号:CN108549036A

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201810416011.6

    申请日:2018-05-03

    IPC分类号: G01R31/36

    摘要: 本发明公开了一种基于MIV和SVM模型的磷酸铁锂电池剩余寿命预测方法,通过运用MIV算法得到输入变量对输出的影响重要度,然后筛选出最重要的变量作为输入变量,避免将不重要的自变量引入到预测模型的训练和测试过程中。在变量优选后得到只包含优选变量的新的训练集和测试集,利用优选训练集和SVM训练出预测模型,由于SVM采用结构风险最小化作为最优准则,能够获取全局最优解,结合经过优选的仅包含循环次数、电阻等变量的数据集训练得到的预测模型可以有效提高预测效率和精度。

    一种电池管理系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109065974A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810748637.7

    申请日:2018-07-10

    IPC分类号: H01M10/42

    CPC分类号: H01M10/4207 H01M10/4285

    摘要: 本发明公开了一种电池管理系统,包括中央处理模块、数据管理模块、显示模块、监测模块、状态分析模块、网络模块、远程终端、云中心、通信模块、提前控制模块、能量控制模块、热管理与控制模块以及安全保护模块。中央处理模块分别连接通信模块、网络模块、数据管理模块、监测模块、状态分析模块以及提前控制模块。显示模块与数据管理模块连接,监测模块与状态分析模块连接,远程终端和云中心分别与网络模块连接,能量控制模块、热管理与控制模块与安全保护模块分别与提前控制模块连接。此电池管理系统有效解决由电池容量、自放电率等以及外部环境因素条件改变所引起的不一致性对电池组造成的影响,从而使得锂离子电池组得到最大程度的利用。