【摘 要】
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应用模式识别和人工神经网络方法将已知样本按目标（稀土系镍氢电池容量和循环寿命）分类训练建模，在此基础上设计了若干样本，通过人工神经网络预报，电池容量和循环寿命都达到设计要
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应用模式识别和人工神经网络方法将已知样本按目标（稀土系镍氢电池容量和循环寿命）分类训练建模，在此基础上设计了若干样本，通过人工神经网络预报，电池容量和循环寿命都达到设计要求
Model recognition and artificial neural network method were used to classify the known samples according to the target (capacity and cycle life of rare earth nickel-metal hydride battery), and based on this, a number of samples were designed, which were predicted by artificial neural network, battery capacity and cycle life Have reached the design requirements
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