CNN电池1×9维诊断20181112
所属分类：人工智能/神经网络/深度学习
开发工具：matlab
文件大小：1604KB
下载次数：32
上传日期：2019-01-14 17:59:14
上 传 者：
黑曼巴巴
说明： 利用深度学习cnn的电池不一致性故障诊断
(Battery fault diagnosis using deep learning CNN)
文件列表:
CNN电池1×9维诊断 (0, 2018-11-11)
CNN电池1×9维诊断\Conv.m (358, 2018-10-29)
CNN电池1×9维诊断\display_network.m (2647, 2017-05-18)
CNN电池1×9维诊断\MnistConv.m (2549, 2018-11-08)
CNN电池1×9维诊断\MnistConv.mat (863338, 2018-11-11)
CNN电池1×9维诊断\PlotFeatures.m (1218, 2018-10-26)
CNN电池1×9维诊断\Pool.m (283, 2018-10-31)
CNN电池1×9维诊断\ReLU.m (41, 2017-05-18)
CNN电池1×9维诊断\rng.m (56, 2017-05-18)
CNN电池1×9维诊断\SAMPLE.mat (773542, 2018-10-31)
CNN电池1×9维诊断\Softmax.m (63, 2017-05-18)
CNN电池1×9维诊断\TestMnistConv.m (1470, 2018-11-08)
训练数据1000组，其中容量偏小196组，内阻偏大212组，SOC偏低205组，正常376组，容量偏小内阻偏大混合故障7组，内阻偏大SOC偏低混合故障4组；
测试数据100组，其中容量偏小23组，内阻偏大18组，SOC偏低25组，正常33组，容量偏小内阻偏大混合故障1组。
网络结构为1个输入层、1个卷积层、无池化层、1个全连接层、1个输出层。
卷积层卷积核20个，随机小数初始化，训练中自动调整。
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