公开(公告)号：CN115664899B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202211311725.3

申请日：2022-10-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 黄崇文 ,  朱封浩 ,  李心怡 ,  雷雨珠 ,  周承赛 ,  张朝阳

IPC: H04L25/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的信道解码方法及系统，本发明的核心在于图神经网络表示的解码器，每次边或点的迭代相当于将相关信息通过一个多层的神经网络输出一个新的点或者边的向量，让神经网络在消息传递中不断学习图的结构，进而实现信道解码的目的。和传统的神经网络解码方法相比，由于可以参数共享，本发明突破了维度诅咒的深度学习解码限制，参数相比传统模型减少了数量级的级别，模型复杂度降低，由于节点或边向量可以并行更新，并行能力增强，在相同条件下比基于神经网络的置信传播算法等其他传统神经网络解码算法性能上更为优秀，可以节省大量时间以及算力资源，在高性能通信，低功耗通信等领域上有着广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN119667487A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411754614.9

申请日：2024-12-02

Applicant: 浙江大学

Inventor： 雷雨珠 ,  卢榆博 ,  余官定

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/385 ,  G01R31/392 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多尺度的电池剩余寿命预测方法，该预测方法基于同型号电池的容量序列构建数据集进行训练，而非使用待测电池的早期数据，可以实现对待测电池早期寿命的预测，实用性更强；另外，通过趋势感知层中的门控网络和多个并行的多层感知机模型实现了复杂电池寿命衰减趋势的感知，多尺度感知层中的门控网络和多个并行的分块的多层感知机模型实现了自适应的多尺度特征的提取，并通过分块机制对块内和块间的特征进行捕捉和融合用于感知电池容量衰减的长期依赖关系和容量重生现象带来的局部波动，提高电池剩余寿命预测模型的准确性和泛化性；本发明还提供了一种基于自适应多尺度的电池剩余寿命预测设备，对电池剩余寿命进行预测。

公开(公告)号：CN115664899A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211311725.3

申请日：2022-10-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 黄崇文 ,  朱封浩 ,  李心怡 ,  雷雨珠 ,  周承赛 ,  张朝阳

IPC: H04L25/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的信道解码方法及系统，本发明的核心在于图神经网络表示的解码器，每次边或点的迭代相当于将相关信息通过一个多层的神经网络输出一个新的点或者边的向量，让神经网络在消息传递中不断学习图的结构，进而实现信道解码的目的。和传统的神经网络解码方法相比，由于可以参数共享，本发明突破了维度诅咒的深度学习解码限制，参数相比传统模型减少了数量级的级别，模型复杂度降低，由于节点或边向量可以并行更新，并行能力增强，在相同条件下比基于神经网络的置信传播算法等其他传统神经网络解码算法性能上更为优秀，可以节省大量时间以及算力资源，在高性能通信，低功耗通信等领域上有着广泛的应用前景。