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文献
J-GLOBAL ID：201902289421133766
整理番号：19A0525022
リチウムイオン電池電圧と充電状態の正確なモデリングのためのリカレントニューラルネットワークによるコンパクトな統一方法論【JST・京大機械翻訳】
A compact unified methodology via a recurrent neural network for accurate modeling of lithium-ion battery voltage and state-of-charge
Zhao Ruxiu
(Wisconsin Electric Machines and Power Electronics Consortium (WEMPEC), University of Wisconsin - Madison, Madison, WI USA)
,
Kollmeyer Phillip J.
(Wisconsin Electric Machines and Power Electronics Consortium (WEMPEC), University of Wisconsin - Madison, Madison, WI USA)
,
Lorenz Robert D.
(Wisconsin Electric Machines and Power Electronics Consortium (WEMPEC), University of Wisconsin - Madison, Madison, WI USA)
,
Jahns Thomas M.
(Wisconsin Electric Machines and Power Electronics Consortium (WEMPEC), University of Wisconsin - Madison, Madison, WI USA)
資料名：
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017 号： ECCE ページ： 5234-5241 発行年： 2017年
JST資料番号： W2441A 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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