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公开(公告)号:CN116151114A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310155385.8
申请日:2023-02-23
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/27 , G01R31/392 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于混合框架的元宇宙下燃料电池寿命预测方法及系统,包括以下步骤:获取若干个质子交换膜燃料电池的寿命数据形成数据集;在元宇宙下将数据集中的各个寿命数据均分解为一个残差序列和若干个阶次的IMF分量;在元宇宙下训练线性寿命预测模型;在元宇宙下训练非线性寿命预测模型;待测质子交换膜燃料电池寿命数据的残差序列输入至线性寿命预测模型,将各个阶次的IMF分量输入至相应阶次的非线性寿命预测模型;在元宇宙下将残差序列测试阶段的线性预测结果和各个IMF分量测试阶段的非线性预测结果相加,得到最终的预测结果。本发明有效提高了燃料电池寿命预测的容错率和准确性。
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公开(公告)号:CN113468986A
公开(公告)日:2021-10-01
申请号:CN202110667880.8
申请日:2021-06-16
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于手势识别的空调控制方法及系统,所述方法包括:建立空调控制指令与手势动作的对应关系表;采集不同手势动作原始图像并进行图像预处理;对预处理后的图像提取手势轮廓图像,计算手势轮廓图像的傅里叶描述子特征作为手势动作轮廓的特征量;将不同手势动作的手势动作轮廓的特征量作为训练样本,训练熵权法改进的KNN模型,通过熵权法改进的KNN模型识别待识别手势动作。本发明通过熵权法改进了KNN算法中的欧式距离,借鉴了手势动作轮廓的特征量在不同维度的所表达的特征差异对手势识别的影响,提高了手势识别过程的可靠性。
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