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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于时空转换神经网络的分布式参数系统建模方法，该方法包括：采集催化棒或圆柱形锂离子电池的表面温度，并基于拉格朗日对偶优化构造分布式参数系统最优空间特征求解的目标函数，并设计时空转换神经网络对优化问题进行求解，得到优化后的离散空间基函数；基于优化后的离散空间基函数，利用空间重构方法设计连续的空间基函数；推导时间系数，并利用高斯过程回归完成时间动力学模型的辨识；根据设计的连续空间基函数和辨识的时间动力学模型，利用非线性映射方法得到重构后的时空模型。本发明通过将分布式参数系统空间基函数求解转化为拉格朗日对偶优化，利用设计的时空神经网络对优化问题进行求解，并实现了空间连续性建模。
主权项：1.一种基于时空转换神经网络的分布式参数系统建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.采集催化棒或圆柱形锂离子电池的表面温度，并基于拉格朗日对偶优化构造分布式参数系统最优空间特征求解的目标函数，并设计时空转换神经网络对优化问题进行求解，得到优化后的离散空间基函数；S2.基于优化后的离散空间基函数，利用空间重构方法设计连续的空间基函数；S3.推导时间系数，并利用高斯过程回归完成时间动力学模型的辨识；S4.根据设计的连续空间基函数和辨识的时间动力学模型，利用非线性映射方法得到重构后的催化棒或圆柱形锂离子电池时空模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种基于时空转换神经网络的分布式参数系统建模方法
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