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基于迁移学习的锂电池SOH估算实验设计
文献摘要：
根据"基于项目驱动的人工智能与数据挖掘技术创新实践"课程实验的技术要求,设计了基于迁移学习的锂电池SOH(state of health)估算实验案例.在样本难以获得的情况下,为了提高SOH估算精度,提出了一种基于迁移学习的锂电池SOH估算方法.采用数据驱动的方式对电压、电流、SOC(state of charge)、IC(incremental capacity)数据进行特征提取;利用网络迁移,将已有的大量的电池老化实验数据中锂离子电池的共有知识迁移到工况数据域以弥补工况下老化信息缺失的局限.该案例的设计有助于提升学生对迁移学习算法及新能源相关技术的了解,培养学生算法设计能力,扩展学生的知识面.
文献关键词：
人工智能;迁移学习;锂电池;SOH
中图分类号：
作者姓名：
郑文斌;周欣雨;吴艳;凤雷;尹洪涛;付平
作者机构：
哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]郑文斌;周欣雨;吴艳;凤雷;尹洪涛;付平-.基于迁移学习的锂电池SOH估算实验设计)[J].实验技术与管理,2022(08):55-59
A类：
B类：
迁移学习,锂电池,SOH,实验设计,项目驱动,数据挖掘技术,课程实验,state,health,实验案例,难以获得,估算精度,估算方法,SOC,charge,IC,incremental,capacity,利用网络,电池老化,老化实验,锂离子电池,共有知识,知识迁移,工况数据,数据域,信息缺失,该案,算法设计,设计能力,知识面
AB值：
0.426338
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