黄源
- 作品数：20 被引量：15H指数：2
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金国家电子信息产业发展基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电气工程电子电信更多>>
- 基于锂电池在线电化学阻抗谱测量的SOH估算系统和方法
- 本发明公开基于锂电池在线电化学阻抗谱测量的SOH估算系统和方法，测量电池不同老化循环次数下的电化学阻抗谱和电池开路电压；使用灰色关联度对电化学阻抗谱进行特征选择；建立并训练机器学习模型；采集被测电池数据进行SOH估算。本...
- 张向文李林泽莫太平邹水中高为党选举伍锡如黄源任风华李旭东
- 系统级描述语言SystemC到时间Petri网的转换技术被引量：1
- 2006年
- SystemC作为一种系统级描述语言能够同时描述硬件和软件,但缺乏形式化分析的手段。针对其存在的问题,提出引入Petri网的设想,通过分析了SystemC程序本身的结构特点,指出其主要由顺序、分支、循环以及并发等结构组成,并分别给出与Petri网的对应关系。同时提出了由SystemC程序到时间Petri网的转换方法。使用Petri网的工具对并发程序进行分析,将SystemC程序转换成时间Petri网,为基于SystemC的系统设计提供形式化的分析方法。并应用Petri网的可达图检测出原SystemC程序中的死锁,该转换方法的有效性达到了引入形式化方法的目的。
- 黄源钟艳如古天龙
- 关键词：SYSTEMC时间PETRI网软硬件协同设计
- 非计算机专业计算机网络课程教学方法改革探索被引量：2
- 2009年
- 本文分析了计算机网络课程教学的现状和存在的问题,结合教学实践的经验,针对非计算机专业学生的特点,从授课理念、教学内容的规划以及教学手段的运用三个方面对计算机网络的教学方法改革进行了阐述。
- 陈洺均黄源
- 关键词：非计算机专业计算机网络教学方法改革
- 基于时间Petri网的嵌入式系统软硬件划分方法被引量：6
- 2008年
- 软硬件划分技术是软硬件协同设计中的一个关键技术。提出将时间Petri网应用到软硬件划分当中,为系统的性能评估提供了形式化的方法和工具。另一方面,将系统功能集中到Petri网的迁移上,从而将Petri网直接作为划分模型。并利用了Petri网的不变量分析技术求出系统的关键路径作为系统性能评估的依据。另外,使用遗传算法来解决划分中的优化问题。最后通过对比实验,说明了时间Petri网性能评估和遗传算法优化的有效性。
- 黄源钟艳如陈洺均
- 关键词：软硬件划分PETRI网遗传算法
- 一种基于图像的轮胎磨损程度快速检测方法
- 本发明公开一种基于图像的轮胎磨损程度快速检测方法，通过轮胎厂或汽车厂商获得不同类型的轮胎图像，每类轮胎图像的五种不同磨损程度选择一张图像，对选择的轮胎图像进行裁剪，模拟实际轮胎的污垢及图像光斑构建噪声，通过加噪进行数据增...
- 张向文欧阳杰黄源高为莫太平伍锡如邹水中黄品高张斌张琦刘海荣
- 融合时频特征和时空相关性的WSN异常检测方法
- 本发明公开一种融合时频特征和时空相关性的WSN异常检测方法，通过构建时序图数据、时序分解、编码、解码和异常分析实现对WSN中异常节点的有效检测和定位。采用了离散小波变换将数据时序分解成趋势分量和季节分量。趋势编码器和季节...
- 叶苗 蒋志邦 蒋秋香黄源周晴伦
- 融合模糊系统和深度学习的锂离子电池健康管理方法
- 本发明公开了融合模糊系统和深度学习的锂离子电池健康管理方法，如下：步骤一、构建物理信息和模糊混合深度学习模型；步骤二、训练物理信息和模糊混合深度学习模型，训练样本的特征输入全连接深度神经网络，得潜在解；计算潜在解对每个输...
- 高为张向文杨建刚黄源张斌邹水中黄品高季运佳任风华姜文英姜辉
- 基于锂电池在线电化学阻抗谱测量的SOH估算系统和方法
- 本发明公开基于锂电池在线电化学阻抗谱测量的SOH估算系统和方法，测量电池不同老化循环次数下的电化学阻抗谱和电池开路电压；使用灰色关联度对电化学阻抗谱进行特征选择；建立并训练机器学习模型；采集被测电池数据进行SOH估算。本...
- 张向文李林泽莫太平邹水中高为党选举伍锡如黄源任风华李旭东
- 文献传递
- 基于单双目视觉多足爬墙焊接机器人
- 本发明涉及船舶制作技术领域，具体涉及一种基于单双目视觉多足爬墙焊接机器人，包括焊接机构和运动机构，焊接结构包括机械臂、焊枪、防飞溅挡板、单目相机和双目相机，焊枪、防飞溅挡板、单目相机和双目相机均位于所述机械臂的末端，防飞...
- 黄源张向文陈洺均邹水中高为杨建刚莫太平秦果然万双益陈凯洋
- 基于深度神经网络的锂离子电池预测与健康管理方法
- 本发明公开了基于深度神经网络的锂离子电池预测与健康管理方法，包括如下：步骤一、构建基于深度神经网络的模型；步骤二、学习基于深度神经网络的模型：将学习样本输入全连接深度神经网络，输出锂离子健康状态的预测值；计算U(t,x)...
- 高为杨建刚张向文黄源张斌黄品高邹水中任风华高原季运佳姜辉
