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带降噪自编码器和门控递归混合神经网络的电池健康状态估算

陈媛 段文献 何怡刚 黄小贺

电工技术学报2024，Vol.39Issue(24)：P.7933-7949,17.
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电工技术学报2024，Vol.39Issue(24)：P.7933-7949,17.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.231644

带降噪自编码器和门控递归混合神经网络的电池健康状态估算

陈媛 1段文献 2何怡刚 3黄小贺1

作者信息

  • 1. 安徽大学人工智能学院,合肥230601
  • 2. 汽车仿真与控制国家重点实验室(吉林大学),长春130022
  • 3. 武汉大学电气工程与自动化学院,武汉430000
  • 折叠

摘要

关键词

电池健康状态估计/降噪自编码器/门控递归单元的递归神经网络/无监督训练

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈媛,段文献,何怡刚,黄小贺..带降噪自编码器和门控递归混合神经网络的电池健康状态估算[J].电工技术学报,2024,39(24):P.7933-7949,17.

基金项目

国家自然科学基金重点项目(51637004) （51637004）

国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YF0102200)资助。 （2016YF0102200）

电工技术学报

OA北大核心CSTPCD

1000-6753

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