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Fakultät für Elektrotechnik und Technische Informatik
ETTI 2 - Institut für Verteilte Intelligente Systeme
10540962
Autoren:
Pohlmann, Sebastian; Mashayekh, Ali; Karnehm, Dominic; Kuder, Manuel; Neve, Antje; Weyh, Thomas
Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag / Conference Paper
Titel:
Lithium Ion Batteries Impedance Approximation and Model Parameterization Using Artificial Neural Networks
Titel Konferenzpublikation:
2024 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT)
Konferenztitel:
IEEE International Conference on Industrial Technology (2024, Bristol)
Tagungsort:
Bristol, United Kingdom
Jahr der Konferenz:
2024
Datum Beginn der Konferenz:
25.03.2024
Datum Ende der Konferenz:
27.03.2024
Verlagsort:
Piscataway, NJ
Verlag:
IEEE
Jahr:
2024
Seiten von - bis:
1-6
Sprache:
Englisch
Stichwörter:
Temperature measurement ; Training ; Visualization ; Time-frequency analysis ; Training data ; Artificial neural networks ; Predictive models ; lithium-ion battery ; EIS ; machine learning
ISBN:
979-8-3503-4026-6 ; 979-8-3503-4027-3
DOI:
10.1109/ICIT58233.2024.10540962
Fakultät:
Fakultät für Elektrotechnik und Technische Informatik
Institut:
ETTI 2 - Institut für Verteilte Intelligente Systeme
Professur:
Neve, Antje
Open Access ja oder nein?:
Nein / No
BibTeX
Vorkommen:
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