作者：范红军; 殷合香; 郑卫东铅酸蓄电池自放电程度bp神经网络
摘要：本文提出基于人工神经网络的铅酸蓄电池自放电程度检测方法,并以蓄电池开路端电压变化量、工作温度、蓄电池老化程度作为输入建立了BP神经网络。实例证明,BP神经网络检测蓄电池自放电程度的方法便捷可行,且具有较高准确性。
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《自动化与信息工程》（双月刊）创刊于1980年，由广东省科学院主管，广东省省智能制造研究所;广州市自动化学会主办，CN刊号为：44-1632/TP，自创刊以来，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《自动化与信息工程》主要报道在自动化、信息学科中具有新观念、新思想的研究成果，特别是这两学科在国民经济有关领域技术开发、技术改造中的应用和经验。内容包括自动控制理论及应用；自动控制系统装置及应用；工业控制及检测技术；自动化仪表及传感技术；机器人控制技术；系统控制科学中的其它重要问题；电子及计算机技术；通讯技术等。
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