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利用偏最小二乘法－人工神经网络方法，对富镧Ｎｉ－ＭＨ电池阴极材料的放电曲线、初始容量、比容量性能进行研究。结果表明：用ＰＬＳ－ＢＰＮ对材料性能的研究与实验结果非常吻合，可作为材料性能测试的一种预报手段。
富镧Ni—MH电池阴极材料性能的偏最小二乘法—人工神经网络研究
【摘 要】
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利用偏最小二乘法－人工神经网络方法，对富镧Ｎｉ－ＭＨ电池阴极材料的放电曲线、初始容量、比容量性能进行研究。结果表明：用ＰＬＳ－ＢＰＮ对材料性能的研究与实验结果非常吻合，可作为材料性能测试的一种
【机 构】
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中国科学院上海冶金研究所
【出 处】
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中国稀土学报
【发表日期】
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1996年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金,“863”资助
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