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基于模糊神经网络的蓄电池劣化程度预测
被引量：
2
1
作者
赵强宝
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1009-1012,共4页
提出了采用自适应神经模糊系统进行电池劣化程度预测的建模方法,模型综合了多变量对劣化程度计算的影响,达到了对电池劣化程度准确估计的目的,从而解决了蓄电池劣化程度在线监测的难题。
关键词
阀控铅酸蓄电池
劣化
模糊神经网络
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职称材料
题名
基于模糊神经网络的蓄电池劣化程度预测
被引量：
2
1
作者
赵强宝
机构
阿城继电器股份有限公司电源公司
出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1009-1012,共4页
文摘
提出了采用自适应神经模糊系统进行电池劣化程度预测的建模方法,模型综合了多变量对劣化程度计算的影响,达到了对电池劣化程度准确估计的目的,从而解决了蓄电池劣化程度在线监测的难题。
关键词
阀控铅酸蓄电池
劣化
模糊神经网络
Keywords
valve regulated lead acid battery
impairment
fuzzy neural network
分类号
TM912.1 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
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1
基于模糊神经网络的蓄电池劣化程度预测
赵强宝
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
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