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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供一种分析EC‑WPT系统周边金属环境影响的神经网络模型构建方法，利用神经网络算法通过非线性拟合的方式对金属环境不同特征与系统能效之间的函数关系进行近似求解，根据训练所得的权重和偏置矩阵，推导出了金属环境下EC‑WPT系统的能效模型，通过该模型能够准确分析出不同类型金属环境对系统能效特性的影响规律，有效解决了目前仿真方法精度低、实验方法成本高、一般的公式推导方法求解难度高和推导过程复杂的问题，为进一步研究抑制金属环境对EC‑WPT系统能效特性影响的相关方法提供了理论指导。
主权项：1.一种分析EC-WPT系统周边金属环境影响的神经网络模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定EC-WPT系统电路结构和周边金属环境变量；S2：通过实验获取不同周边金属环境影响下当前EC-WPT系统电路结构的输出功率，并作为样本数据集；S3：对样本数据集进行处理，将多个周边金属环境变量编码形成输入特征向量，将输出功率作为输出变量；S4：构建神经网络模型，并利用步骤S3处理后的输入特征向量和输出变量进行训练；S5：通过网格搜索方法对神经网络模型的超参数进行优化；S6：根据神经网络的权重和偏置矩阵推导出最优能效模型作为分析EC-WPT系统周边金属环境影响的神经网络模型；当EC-WPT系统电路结构为双边LC补偿，周边金属环境变量选择距离、面积和位置时，步骤S6所得最优能效模型隐含层层数为2，隐含层神经元数量为128，批量大小为4；隐含层1的输入向量表示神经网络模型的输入向量，dme表示金属环境的距离，ame表示金属环境的面积，表示金属环境位置的One-hot编码向量，和分别表示神经网络模型输入层与隐含层1的连接权重矩阵和偏置，隐含层1的输出向量为隐含层2的输入向量和输出向量计算公式为：其中，和分别表示神经网络模型隐含层1与隐含层2的连接权重矩阵和偏置；输出层所得系统输出功率其中lme表示金属环境的位置，和分别表示神经网络模型隐含层2与输出层的连接权重矩阵和偏置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 分析EC-WPT系统周边金属环境影响的神经网络模型构建方法
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