镍氢合金及电极的偏最小二乘法-人工神经网络优化设计研究

• 作者: 李殷青 郭进
• 来源期刊: 中国学术期刊文摘
• 学科: 工学
• 关键词: PLS(partial least square) artificial neural network hydrogen storage alloys optimal design
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 109-111
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

IMH电池由于其高能量密度、循环寿命长、无记忆效应和无污染，成为目前 二次电池中最有发展前途的一种［1～3］。NiMH电池的阴极是贮氢材料，文献［4 ］曾用人工神经网络研究贮氢合金的PCT曲线。本文用偏最小二乘法人工神经网络进 行NiMH电池阴极材料的综合优化设计。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李殷青	广西师范大学分析测试中心	16	30	3.0	5.0
2	郭进	广西大学物理系	87	519	13.0	19.0