研究论文 · 2022
用于锂离子电池故障预测的正则化持续学习
Regularization-based Continual Learning for Fault Prediction in Lithium-Ion Batteries
资料概述
研究比较面向任务变化的电池故障预测正则化持续学习方法。在真实电池磨损数据上评价在线弹性权重巩固等技术，并指出对任务特性和顺序的敏感性。
原文作者提供的信息
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6 pages, 5 figures, 4 tables. Accepted at CIRP ICME 2021. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2101.00509
版本: arXiv v1 — manuscript revision