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[发明专利]词汇的学习测试方法、装置、终端设备和可读存储介质-CN202211162935.0在审
发明人：林泽伦 -专利权人：广东小天才科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G09B7/04 文献下载
摘要：其中，上述词汇的学习测试方法具体包括：对于目标用户当前需进行复习测试的待复习词汇，获取待复习词汇的当前遗忘因子，其中，待复习词汇的当前遗忘因子用于表征当前目标用户对待复习词汇的遗忘速度；根据当前测试结果，对当前遗忘因子进行调整，得到待修正遗忘因子后，若当前测试结果与历史测试结果不同，则对待修正遗忘因子进行修正，得到目标遗忘因子；根据目标遗忘因子，确定当前距离下一次复习测试的时间间隔。
词汇学习测试方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]基于变遗忘因子的RFFKLMS算法权值更新优化方法-CN201910364888.X有效
发明人：许永辉;孙超;杨子萱;赵玺 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变遗忘因子的RFFKLMS算法的权值更新优化方法，通过动量项技术在步长更新的迭代公式中引入遗忘因子，并对遗忘因子进行优化，推导出基于变遗忘因子的RFFKLMS算法。遗忘因子决定系统对于过去时刻误差信号的依赖程度，而变遗忘因子则是在此基础上利用互相关误差信号，综合地提升系统的收敛能力和抗干扰能力。
基于遗忘因子 rffklms 算法更新优化方法

[发明专利]基于分段函数更新遗忘因子的永磁同步电机参数辨识方法-CN202210916145.0在审
发明人：张蔚;马朝;何坚彪;凡昊洁;金华洋 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： H02P21/18 文献下载
摘要：本发明公开一种基于分段函数更新遗忘因子的永磁同步电机参数辨识方法，根据电感辨识模型调用带遗忘因子的递推最小二乘法，计算k时刻的增益矩阵和待辨识参数矩阵，得到电感辨识值，并更新该模型中的协方差矩阵；根据电阻和磁链辨识模型，再次调用带遗忘因子的递推最小二乘法，计算k时刻的增益矩阵和待辨识参数矩阵，得到电阻辨识值和磁链辨识值，并更新该模型中的协方差矩阵；根据最大辨识误差，基于分段函数对遗忘因子进行更新，再基于更新的遗忘因子对电机参数进行辨识，提高辨识算法对系统噪声的抗干扰性，当辨识误差大于误差阈值时，遗忘因子大小根据误差的大小进行调节，误差越大遗忘因子越小，从而提高本方法的跟踪能力和收敛速度。
基于分段函数更新遗忘因子永磁同步电机参数辨识方法

[发明专利]一种基于改进GWO优化遗忘因子在线参数辨识的SOC估算方法-CN202310723296.9在审
发明人：于智龙;曾庆宇 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进的灰狼算法优化遗忘因子的在线参数辨识的电池荷电状态(SOC)估算方法。该方法包括建立二阶RC等效电路模型，根据对锂电池进行等段时间静置恒流放电获得等压降放电时间序列，进而获得OCV‑SOC函数，为更加精确识别等效电路模型参数，提出一种改进灰狼算法优化遗忘因子递推最小二乘法选取最优遗忘因子，带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。本发明解决了遗忘因子递推最小二乘法中遗忘因子不变导致估算荷电状态(SOC)精度不够的难题，用优化后的遗忘因子递推最小二乘法与无迹卡尔曼滤波联合估算电池的荷电状态(SOC)，在提升精度的同时加快了收敛速度
一种基于改进 gwo 优化遗忘因子在线参数辨识 soc 估算方法

[发明专利]一种基于动态优选遗忘因子递推最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算方法-CN202110477371.9在审
发明人：葛才安;郑燕萍;王浩 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明专利提供一种基于动态优选遗忘因子递推最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池荷电状态(SOC)估算方法，包括对磷酸铁锂电池进行分段等间隔放电静置试验获得其开路电压与荷电状态曲线关系、粒子群优化遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子该方法实时选择出的遗忘因子可使得端电压跟随误差极小而保证参数在线辨识的准确性，优化后的遗忘因子递推最小二乘与扩展卡尔曼滤波联合估算磷酸铁锂电池SOC，联合估算精度高且可自适应不同电池及不同电池使用环境下联合估算对遗忘因子取值的动态要求
一种基于动态优选遗忘因子最小在线辨识磷酸锂电池 soc 估算方法

[发明专利]基于可变遗忘因子的递推最小二乘算法的锁相方法-CN202010194808.3在审
发明人：辛瑞芝;戴宁;张洪波;刘鼎立;徐悦;李圣;薛铭;孙建萍;刘陆 -专利权人：山东电工电气集团新能科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： H03L7/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于可变遗忘因子的递推最小二乘算法的锁相方法，基于递推最小二乘算法实现锁相；引入可变遗忘因子，基于可变遗忘因子递推最小二乘法实现锁相。本发明通过引入可变遗忘因子提高了锁相环的锁相精度，提高了系统的动态响应速度。在出现频率突变等情况时，该锁相环性能优于传统锁相环，具有很好的实用价值。
基于可变遗忘因子最小算法方法

[发明专利]一种锂电池参数辨识方法及系统-CN202110953635.3在审
发明人：袁晓冬;朱卫平;缪惠宇;陈国旺;刘利国;史明明;曾飞;孙健;杨雄;肖小龙;郭佳豪;孙国强;臧海祥 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;河海大学;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于变量遗忘因子最小二乘算法的锂电池参数辨识方法，该方法将传统遗忘因子最小二乘算法中的人为设定的遗忘因子改变为随辨识过程改变的变量，基于采集到的锂电池端电压、电流数据，采用变量遗忘因子最小二乘算法对锂电池待辨识的参数向量进行递推辨识本发明基于变量遗忘因子的递推最小二乘辨识算法在提升辨识精度的同时加快了辨识过程的收敛速度。
一种锂电池参数辨识方法系统

[发明专利]一种对象的信息检测方法及装置-CN201811330555.7有效
发明人：张明轩 -专利权人：北京经纬恒润科技股份有限公司
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G01R31/385 文献下载
摘要：本发明提供了一种对象的信息检测方法及装置，采用基于变遗忘因子的递归最小二乘法对指定对象进行信息检测，并且，基于待检测量控制遗忘因子的变化，一方面，采用变遗忘因子，可以有效地检测出较小的待检测量或出现时间较短的待检测量，克服了现有技术中的递归最小二乘法由于遗忘因子固定而导致的漏检、错检等问题，另一方面，基于待检测量控制遗忘因子，使得本发明提供的方法及检测装置能够满足待检测量离散或有特定含义的检测情况的要求，检测精度较高
一种对象信息检测方法装置

[发明专利]电池模型参数的辨识方法、装置及计算机存储介质-CN202111053184.4在审
发明人：张远进;吴华伟;吴钊;刘祯;叶从进;吴红静 -专利权人：湖北文理学院
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池模型参数的辨识方法、装置及计算机存储介质，电池模型参数的辨识方法包括：获取电池的二阶电阻‑电容模型的辨识方程；获取上一时刻最小二乘法的遗忘因子；根据上一时刻的遗忘因子获取当前时刻最小二乘法的增益，其中，采用当前时刻最小二乘法的增益，基于最小二乘法，确定在当前时刻辨识方程的模型参数；根据当前时刻最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵确定当前时刻最小二乘法的遗忘因子。本发明通过在根据上一时刻的遗忘因子获取当前时刻最小二乘法的增益之后，根据当前时刻最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵重新确定遗忘因子，使得遗忘因子随着最小二乘法的递推逐渐变化，提高电池模型参数的辨识精度
电池模型参数辨识方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种基于最优遗忘因子的半盲RLS信道估计方法-CN201110090674.1有效
发明人：黄彪;王军;唐万斌;李少谦 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2011-04-12 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明提供一种适用于单输入单输出OFDM系统的，能快速获取最优遗忘因子的半盲RLS信道估计方法。本发明通过对半盲RLS信道估计中均方误差性能的分析，得到了一种精确的均方误差计算公式，并利用均方误差式与分步遍历搜索算法来获取遗忘因子的最优取值，无需经历耗时的仿真过程，便能快速得到最优遗忘因子。本发明可根据信噪比条件和衰落信道的自相关函数来灵活改变遗忘因子的最优取值，从而具有更加广泛的适用性，并显著提高了最优遗忘因子的求解效率，从而有效解决现有单输入单输出OFDM系统的半盲RLS信道估计效率偏低的问题
一种基于最优遗忘因子 rls 信道估计方法

[发明专利]确定遗忘因子的方法、电子设备、存储介质及装置-CN202011212540.8有效
发明人：何博;宋爱;夏雨雨;冉小龙;刘兆斌;崔桐 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本申请公开了一种确定遗忘因子的方法、电子设备、存储介质及装置，该方法包括获取k时刻时遗忘因子的取值；利用k时刻时遗忘因子的取值，获得电池模型的第一组参数在k时刻的第一在线参数值；确定与在线参数值对应的电池的剩余电量；确定与电池的剩余电量对应的离线参数值；利用第一在线参数值和离线参数值，确定目标辨识误差值；确定与目标辨识误差值对应的遗忘因子的目标取值，并将目标取值作为k+1时刻时遗忘因子的取值。本申请的方案能够在在线辨识的过程中，根据在线辨识的结果调整遗传因子的取值，从而不仅能保证参数的收敛速度还能保证收敛过程中的稳定性。
确定遗忘因子方法电子设备存储介质装置

[发明专利]基于遗忘因子型经验模态分解的污渍检测分析方法及应用-CN202010196021.0有效
发明人：辛轶文 -专利权人：山东宜佳成新材料有限责任公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明涉及物体表面清洁技术领域，尤其涉及一种基于遗忘因子型经验模态分解的污渍检测分析方法及其应用。所述方法包括：(1)提出遗忘因子型图像/视频经验模态分解方法；(2)通过单向整定遗忘因子筛选若干内模函数，进而分析该内模函数与污渍属性/成因的相关性；(3)提取内模函数特征，实时确定对应污渍属性/成因的清洁方案基于改进的带有遗忘因子的经验模态分解方法，将内模函数与污渍属性/成因相关联，可同时实现清洁机器人的污渍检测与任务规划的即时并发进行。
基于遗忘因子经验分解污渍检测分析方法应用

[发明专利]基于可变遗忘因子的RLS锂电池模型参数在线辨识方法-CN201910026801.8在审
发明人：徐劲力;徐维;许建宁;颜晓凤;谢锋 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明属于锂电池模型辨识领域，公开了一种基于可变遗忘因子的RLS锂电池模型参数在线辨识方法，获取锂电池性能参数信息；建立二阶锂电池等效电路模型，并推导模型辨识向量方程；获得电池在不同温度下的OCV‑SOC特性曲线，拟合出OCV‑SOC的关系表达式；根据可变遗忘因子的RLS方法对模型方程计算当前时刻参数；更新下一时刻遗忘因子值；采集下一时刻的电压与电流值，利用更新的遗忘因子RLS方法，对二阶RC等效电路模型进行下一时刻在线参数辨识本发明可快速收敛至真实值；且对于时变的锂电池模型参数，与固定遗忘因子的RLS方法相比，有更高收敛速度和辨识精度的在线跟踪能力。
遗忘因子锂电池模型可变辨识参数在线辨识等效电路模型锂电池二阶性能参数信息在线参数辨识关系表达式快速收敛模型方程时刻参数特性曲线推导模型向量方程在线跟踪拟合时变更新收敛电池采集

[发明专利]目标跟踪中带遗忘因子的自适应迭代容积卡尔曼滤波方法-CN201710436120.X在审
发明人：戴文战;黄晓姣;沈忱 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01S13/66 文献下载
摘要：本发明公开了目标跟踪中带遗忘因子的自适应迭代容积卡尔曼滤波方法，该方法对目标跟踪中目标状态估计的一种基本形式‑滤波进行分析，创新性提出把遗忘因子与自适应迭代容积卡尔曼滤波相结合的方法，既可以发挥遗忘因子的作用
目标跟踪遗忘因子卡尔曼滤波自适应迭代目标状态估计非线性问题基本形式历史数据滤波结果滤波算法创新性减小滤波分析

[发明专利]基于非线性Hammerstein系统的变遗忘因子递推最小二乘方法及系统-CN202110376632.8在审
发明人：赵旭楷;刘兆霆;陆敏杰;王亚峰;鲍辉明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于非线性Hammerstein系统的变遗忘因子递推最小二乘方法及系统，本发明将变遗忘因子递推最小二乘方法应用于非线性Hammerstein系统模型，首先利用参数映射变换将非线性Hammerstein系统近似转换为线性系统模型，再将变遗忘因子递推最小二乘方法解决线性系统的辨识问题，通过本发明方法迭代得到的估计值具有较好的估计精度和收敛性能。
基于非线性 hammerstein 系统遗忘因子最小方法

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