| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Хиневич, А. С. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-23T08:33:30Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-23T08:33:30Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Хиневич, А. С. Оптимизация режима зарядки Li-ion аккумуляторных батарей методами машинного обучения / Хиневич А. С. // Радиотехника и электроника : сборник тезисов докладов 57-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, апрель 2021 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск : БГУИР, 2021. – С. 152–153. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44373 | - |
| dc.description.abstract | Рассматривается возможность применения алгоритмов глубокого машинного обучения для оптимизации процессов управления литий-ионными аккумуляторами во время эксплуатации и планируется сравнить с описанным в данной работе алгоритмом, основанным на линейных регрессионных моделях прогнозирования величины. В моделях используются оценщики с обратной связи на основе байесовского оптимизатора. Для обучения моделей использовались данные из открытых исследований. Основные пакет моделей разработаны в качестве стандартных библиотек TensorFlow и Scikit-learn. Использовались данные по 185 батареям, которые разряжались и заряжались в процессе 100 циклов. Выделено 224 возможных типа зарядки. Время на оценку и оптимизацию составила 16 дней. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | аккумуляторные батареи | ru_RU |
| dc.subject | литий-ионные аккумуляторы | ru_RU |
| dc.title | Оптимизация режима зарядки Li-ion аккумуляторных батарей методами машинного обучения | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | Радиотехника и электроника : материалы 57-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2021)
|
