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锂离子电池健康状态估计:基于自注意力机制与小样本深度迁移学习的方法解析
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锂离子电池健康状态估计:基于自注意力机制与小样本深度迁移学习的方法解析
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修改于 2026-10-03 17:33:10
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概述
针对锂离子电池在不同正极材料(NCM与NCA)、多工况倍率(1C/2C)及不同环境温度(24 ℃与4 ℃)下的容量退化问题,在论文《Deep transfer learning enabled online state-of-health estimation of lithium-ion batteries under small samples across different cathode
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