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J-GLOBAL ID:201802258761889084   整理番号:18A1898126

Jaya最適化に基づく単一フロー亜鉛-ニッケル電池のコンパクトなニューラルモデリング【JST・京大機械翻訳】

Compact Neural Modeling of Single Flow Zinc-Nickel Batteries Based on Jaya Optimization
著者 (7件):
資料名:
巻: 2018  号: CEC  ページ: 1-6  発行年: 2018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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酸化還元フロー電池(RFB)の新しいファミリーメンバーとして,イオン交換膜のない単一フロー亜鉛ニッケル電池(ZNB)は,高い充電と放電効率のため,近年多くの関心を引き付けている。電気的挙動を理解することは,適切な電池管理システムのキーである。電気化学的機構モデルと等価回路モデルとは異なり,ニューラルネットワークに基づくブラックボックスモデルは電気化学反応についての知識を必要とせず,ZNB電池モデリングのための有望で適応的なアプローチである。本論文では,コンパクトな動径基底関数ニューラルネットワークを,ネットワーク構造を決定するために,二段階層選択戦略を用いて開発した。一方,Jaya最適化は,得られたRBFニューラルネットワーク(RBF-NN)モデルの選択された隠れノードにおける非線形パラメータを決定するために利用される。提案した方法を実行してZNBをモデル化し,容易に測定可能な入力信号を通して非線形電気挙動を捕捉した。実験結果は,得られたニューラルモデルの正確な予測能力を示し,提案したアプローチの有効性を確認した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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図形・画像処理一般 
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