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J-GLOBAL ID：201702279372957350   整理番号：17A1355968

特徴に基づく時系列クラスタリングを用いた電池分類【Powered by NICT】

Battery grouping with time series clustering based on features

著者 (4件)： Yang Jiayun (Department of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Ma Guojin (Department of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Gao Mingyu (Department of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  He Zhiwei (Department of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISIE  ページ： 1319-1323  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電池グループは全電池パックの性能に重要である。本論文では,電池のグループ化のための時系列クラスタリングアルゴリズムを用いた。提案した方法は,グループ化を完了するために電池の放電曲線を用いた。放電配列の特性を抽出した。電池間の類似性は,これらの特徴に従って計算した。密度ピークの高速検索と発見を利用して電池グループ化を達成するためにこれらの特徴をクラスタ化することである。実験結果は,提案した電池グルーピング法が有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  *クラスタ化 ,  放電 ,  *電池 ,  類似性
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  電池パック , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列 ,  クラスタリング ,  電池 ,  分類