Approximation of Battery Transfer Function Using Neural Network

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F20%3APU137696" target="_blank" >RIV/00216305:26220/20:PU137696 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://iopscience.iop.org/article/10.1149/09901.0351ecst" target="_blank" >https://iopscience.iop.org/article/10.1149/09901.0351ecst</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1149/09901.0351ecst" target="_blank" >10.1149/09901.0351ecst</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Approximation of Battery Transfer Function Using Neural Network
Popis výsledku v původním jazyce
This paper deals with a mathematical description of an alkaline battery impedance dependence on frequency. This mathematical description is done in two different ways. In the first case, a general fractional transfer function is used and in the second case an artificial neural network is used. Both approaches are discussed and compared with real measurement.
Název v anglickém jazyce
Approximation of Battery Transfer Function Using Neural Network
Popis výsledku anglicky
This paper deals with a mathematical description of an alkaline battery impedance dependence on frequency. This mathematical description is done in two different ways. In the first case, a general fractional transfer function is used and in the second case an artificial neural network is used. Both approaches are discussed and compared with real measurement.

Projekt
<a href="/cs/project/LO1210" target="_blank" >LO1210: Energie v podmínkách udržitelného rozvoje (EN-PUR)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)