退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
易顺民; 谢林柏; 彭力;
江南大学物联网工程学院;
剩余寿命预测; 锂离子电池; 变分滤波(VF)法; 数据规整(DW); 深度融合网络(DFN);
机译:基于变体长短期记忆神经网络的锂离子电池剩余的健康状态估算和剩余的寿命预测
机译:一种基于分解算法和神经网络的混合方法,用于剩余锂离子电池使用寿命预测
机译:基于BLS-RVM的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:基于非等距灰色预测模型的锂离子电池剩余寿命预测
机译:基于风险的设施管理方法,用于使用离散的Markov过程建立组件 - 预测条件,可靠性和剩余使用寿命
机译:基于高斯过程混合的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:基于指数平滑和粒子过滤器剩余锂离子电池剩余的使用寿命预测
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:预测使用WDE优化LSTM网络的锂离子电池剩余使用寿命的方法
机译:基于加速寿命测试数据的在现场操作条件下产生降解数据以预测剩余使用寿命的方法和装置
机译:涡轮发动机零件实时寿命预测及基于使用剩余寿命评估的方法和系统
抱歉,该期刊暂不可订阅,敬请期待!
目前支持订阅全部北京大学中文核心(2020)期刊目录。