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FAN Bin; 范彬; HU Lei; 胡雷; HU Niao-qing; 胡茑庆; LI Jian-chuan; 李俭川;
中国机械工程学会;
中国振动工程学会;
中国设备管理协会;
锂离子电池; 荷电状态; 有效估计; 相关向量机方法;
机译:健康和老化的锂离子电池的降序电化学模型参数识别和荷电状态估计-第二部分:老化的电池模型和荷电状态估计
机译:使用优化的支持向量机进行回归的电池管理系统荷电状态估计
机译:基于支持向量机的电动汽车锂离子电池健康状态估计方法
机译:锂离子电池荷电状态估计的移动窗口最小均方方法
机译:大脑印记:使用互相关,支持向量机和神经网络来识别神经活动的独特特征,以评估其作为身份验证方法的用途。
机译:统计支持向量机支持向量机预测RNA二级结构的工具偏好选择方法
机译:结合灰色模型和遗传算法的锂离子电池荷电状态估计新方法
机译:利用多变量状态估计技术和支持向量机检测核电厂传感器故障
机译:二次电池的荷电状态估计方法,二次电池的荷电状态估计系统以及二次电池的异常检测方法
机译:二次电池的荷电状态估计方法,用于执行计算机执行荷电状态估计方法的记录程序的记录介质和电池控制系统
机译:累加器荷电状态估计方法和累加器荷电状态估计系统
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