所属单位：控制科学与工程学院
论文名称：Battery health prognostic using efficient and robust aging trajectory matching with ensemble deep transfer learning
发表刊物：Energy
第一作者：赵光财
论文编号：1516B0F0B94149238996BAC79B594CA3
卷号：282
字数：6000
是否译文：否
发表时间：2023-11-01
段彬教授
段彬，山东大学教授，博士生导师、硕士生导师。任IEEE PES中国区储能系统与装备技术分委会常务理事、动力电池技术分委会常务理事；中国能源学会专家委员会新能源专家组副主任；中国车辆控制与智能化专委会委员。长期从事高效电力电子技术和先进控制理论方法在新能源发电及储能等领域的应用及成果转化，近五年主持参与国家重大科研仪器专项、联合基金重点项目、重点研发，省重点研发、重大创新工程等20余项，发表学术论文90余篇；授权中国和美国发明专利35件、软件著作权8件。获国家... More+
Battery health prognostic using efficient and robust aging trajectory matching with ensemble deep transfer learning
发布时间：2024-02-29|点击次数：