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文献
J-GLOBAL ID：202202261155744703
整理番号：22A0779172
シーケンス分解と深層学習統合アプローチによるリチウムイオン電池の残存寿命予測【JST・京大機械翻訳】
Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Battery via a Sequence Decomposition and Deep Learning Integrated Approach
Chen Zhang
(Sino-German College of Intelligent Manufacturing, Shenzhen Technology University, Shenzhen, China)
,
Chen Liqun
(College of Urban Transportation and Logistics, Shenzhen Technology University, Shenzhen, China)
,
Shen Wenjing
(Sino-German College of Intelligent Manufacturing, Shenzhen Technology University, Shenzhen, China)
,
Xu Kangkang
(School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China)
資料名：
IEEE Transactions on Vehicular Technology
(IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 71 号： 2 ページ： 1466-1479 発行年： 2022年
JST資料番号： C0244A ISSN： 0018-9545 CODEN： ITVTAB 資料種別： 逐次刊行物 (A)
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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