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郝可青; 吕志刚; 李叶; 邸若海; 朱鸿杰;
西安工业大学兵器科学与技术学院;
西安工业大学电子信息工程学院;
锂电池小样本数据; 单调性约束; 粒子群算法; BP神经网络;
机译:缺乏先验降解知识的剩余寿命预测
机译:通过融合专家知识和条件监测信息,剩余使用寿命预测
机译:基于改进的BP神经网络的轴承剩余使用寿命预测
机译:一种新的融合预测方法,用于预测锂电池剩余使用寿命的预测
机译:研究先验知识,先验经验和空间能力对男女高中生物理成绩的预测作用。
机译:基于多传感器融合的深度对抗方法用于半监督剩余使用寿命预测
机译:基于多特征数据和机制融合的健康诊断状态和剩余的锂离子电池的使用寿命预测
机译:预测寿命的新方法。第2部分 - 用于预测材料剩余寿命的磨损方法
机译:基于小波去噪和相关矢量机的锂电池剩余使用寿命预测方法
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