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李练兵; 祝亚尊; 田永嘉; 安子腾; 王玲珑;
河北工业大学控制科学与工程学院;
天津300130;
锂离子电池; 剩余使用寿命; 等压降放电时间; 灰色关联分析; Elman神经网络;
机译:埃尔曼神经网络在振动应力作用下锂离子电池的间接RUL预测
机译:Application Research of Temperature Forecasts on Elman Neural Network基于Elman神经网络的气温预测研究
机译:基于长时记忆和Elman神经网络混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:基于GAAA-ELM的锂离子电池RUL间接预测
机译:从基因组组装到神经网络辅助常规基于常规的遗传学的定量遗传学复杂性状的预测=基因瘤组装的定量遗传学达到pH的基因组预测借助人工神经网络的帮助
机译:基于PLS和CA的Elman神经网络优化分类算法研究
机译:基于神经网络的RUL预测方法和SOH监测锂离子电池
机译:自适应递归神经网络用于剩余锂离子电池寿命预测。
机译:基于ADABOOST-ELMAN的虚拟机软件老化预测方法
机译:基于物理的模型粒子过滤框架,用于使用电阻测量预测RUL
机译:基于物理模型的电阻测量法预测Rul
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