第二卷17讲：基于python的神经网络算法与应用【AESA王晨旭】-北京理工大学先进储能科学与应用联合实验室-BIT AESA Advanced Energy Storage and Application

第二卷17讲：基于python的神经网络算法与应用【AESA王晨旭】

发表时间：2022-01-15 阅读次数：

分享人：王晨旭

现为北京理工大学AESA课题组硕士研究生，主要研究方向为动力电池/超级电容剩余寿命预测方向。(个人网页)

讲座摘要：

首先介绍神经网络原理与数学基础，帮助大家理解神经网络算法的底层运算逻辑；然后介绍如何配置Keras环境以及一款非常好用的Python编程软件：Spyder；之后，基于Keras搭建一个简单的神经网络，分享一些神经网络的调试小技巧；最后，分享一个使用卷积神经网络进行超级电容寿命预测的应用实例。

相关文献

[1] Wang C , Xiong R , J Tian, et al. Rapid ultracapacitor life prediction with a convolutional neural network[J]. Applied Energy, 2022, 305. (点击下载)

[2] Hu X , Xu L , Lin X , et al. Battery Lifetime Prognostics[J]. Joule, 2020, 4(2). (点击下载)

[3] Ren J, Lin X, Liu J, Han T, Wang Z, Zhang H, Li J. Engineering Early Prediction of Supercapacitors’ Cycle Life using Neural Networks[J]. Materials Today Energy,2020,18. (点击下载)

[4] Yao D, Li B, Liu H, Yang J, Jia L. Remaining useful life prediction of roller bearings based on improved 1D-CNN and simple recurrent unit[J]. Measurement, 2021, 175. (点击下载)

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