机译:用于现场诊断和预测的固体氧化物燃料电池性能的神经网络估计器
Department of Industrial Engineering, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II 132, 84084 Fisciano (SA), Italy;
Department of Industrial Engineering, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II 132, 84084 Fisciano (SA), Italy;
Department of Industrial Engineering, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II 132, 84084 Fisciano (SA), Italy;
HEX1S AC, Zum Park 5 Postfach 3068, 8404 Winterthur, Switzerland;
Solid Oxide Fuel Cell; Neural network; Diagnosis; Degradation; Nonlinear modelling;
机译:自适应神经模糊推理系统技术和人工神经网络在住宅微型发电装置中预测固体氧化物燃料电池性能的应用
机译:具有重整和水变反应的固体氧化物燃料电池单元的瞬态分析,以及用于电和热性能快速预测的神经网络模型的建立
机译:基于新型优化方法的转子Hopfield神经网络模型识别与策略应用
机译:关于使用神经网络的使用和统计工具对实线性建模和实地氧化物燃料电池堆的现场诊断
机译:全面开发用于中低温应用的高性能固体氧化物燃料电池。
机译:预测软机器人应用的微生物燃料电池的神经网络
机译:神经网络和统计工具在固体氧化物燃料电池堆非线性建模和现场诊断中的应用
机译:用于固体氧化物燃料电池系统的高温陶瓷燃料电池测量和诊断