H
Haoxiang Xiang
H指数:8
被引数:293
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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用于电池寿命早期预测的物理通知多视图协作半监督框架
一种考虑老化效应的面向控制的锂离子电池电-热-力学建模方法
Applied Energy
IF11
基于驾驶行为分类的电池健康状态预测的一种新型迁移学习模型
锂离子电池的老化机制、预测和管理: 最新进展
基于真实世界数据的基于机器学习的电池组健康预测
ENERGY
IF9.4
基于典型递归神经网络的锂离子电池核心温度基准预测
基于coder-Decoder框架和基于松弛电压的高斯混合集成学习的两级电池健康诊断
基于Wassertein时间生成对抗网络的锂离子电池容量估计数据增强方法
ENERGY TECHNOLOGY
IF3.6
考虑多相邻不完整充电数据的端到端深度学习供电电池健康状态估计
ENERGY
IF9.4

