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Application of CIGAR for collective learning between CNN–BiLSTM models in lithium-ion battery state of health prediction
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In
Neural computing & applications 38(11), Seiten/Artikel-Nr.:424
2026
Online
DOI: 10.1007/s00521-026-12144-6
DOI: 10.18154/RWTH-2026-05612
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1036620/files/1036620.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion (417510)
- Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen (417200)
- Lehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik (618310)
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie - IPT (053200)
Projekte
- BMBF 03XP0364A - OptiPro - Optimierte Zellfinalisierung durch innovative Anlagentechnik und parametergestützter Auswertung der Prozess- und Qualitätsparameter im virtuellen Produktionssystem (03XP0364A) (03XP0364A)
- BMBF 033KI115 - KI-Anwendungshub Kunststoffverpackungen - Innovationslabor: KIOptiPack - Ganzheitliche KI-basierte Optimierung von Kunststoffverpackungen mit Rezyklatanteil - TP: Intelligente Wertschöpfungsoptimierung nach Produktqualität, Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit (033KI115) (033KI115)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Interne Identnummern
RWTH-2026-05612
Datensatz-ID: 1036620
Beteiligte Länder
Germany
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; DEAL Springer ; Ebsco Academic Search ; IF >= 5 ; JCR ; SCOPUS
Record created 2026-05-31, last modified 2026-06-03
OpenAccess:
PDF
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