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作者
Sankhyabrata Bandyopadhyay,Matthias Fabian,J. Douglas Bremner,Xuan Liu,Xiang Li,Kang Li,Tong Sun,K. T. V. Grattan
标识
DOI:10.1364/ofs.2022.w4.17
摘要
A data-driven regression model using Machine Learning (ML) coding has been developed to predict the state-of-the-charge of a battery based on a Fiber Bragg Grating-based sensor, achieving a supervised ML model accuracy of 99.95%.
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