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J-GLOBAL ID：201902291098586217   整理番号：19A1934728

電池グルーピングにおける修正k平均クラスタ化アルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Modified K-Means Clustering Algorithm in Battery Grouping

著者 (6件)： Wang Lianjing (School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China) ,  Tan Jie (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Man Chuntao (School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China) ,  Bai Xiwei (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Xuelei (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Chengbao (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCC  ページ： 2007-2011  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)

抄録/ポイント： リチウムイオン電池の生産プロセスにおいて,電池パックにおける単一セル特性の不整合は,電池パックの全体の寿命と性能に深刻に影響する。本論文において,リチウムイオン電池グループ化モデルを提案して,それはデータ前処理モデルとK-平均アルゴリズムの新規電池グループ化方法を含んで,特定の要求事項を満たした。電池データ前処理モデルにおいて,プロセスデータ前処理法と実際の生産基準を設計することにより,故障電池を除去した。バッテリーマッチングアルゴリズムにおいて,改良K-平均アルゴリズムを提案した。電池グループ化が完了した後,各クラスタの電池数は等しい。さらに,電池グループ化と方法検証のための実験を設計した。実際の方法と比較して,提案方法はその有効性を証明した。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： *電池 ,  *クラスタ ,  *クラスタ化 ,  故障 ,  不整合 ,  生産プロセス ,  リチウムイオン電池 ,  *アルゴリズム ,  有効性
準シソーラス用語： マッチングアルゴリズム ,  データ前処理 ,  電池パック , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電池 ,  グルーピング ,  平均 ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  応用