登录
|
山东大学
|
English
刘凯龙
教授
所属院部:
控制科学与工程学院
访问次数:
次
论文成果
返回中文主页
Interpretable Data-Driven Learning with Fast Ultrasonic Detection for Battery Health Estimation
所属单位:
控制科学与工程学院
发表刊物:
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
第一作者:
刘凯龙
论文编号:
1897580849842024450
卷号:
12
期号:
1
页面范围:
267-269
字数:
3
是否译文:
否
发表时间:
2025-01-01
上一条:
Coating Feature Analysis and Capacity Prediction for Digitalization of Battery Manufacturing: An Interpretable AI Solution
下一条:
Fault prognosis of Li-ion batteries in electric vehicles: Recent progress, challenges and prospects
版权所有 ©山东大学 地址:中国山东省济南市山大南路27号 邮编:250100
查号台:(86)-0531-88395114
值班电话:(86)-0531-88364731 建设维护:山东大学信息化工作办公室
回到顶部