迁移学习用在电动汽车电池的soc'和soh估计
迁移学习是一种机器学习技术，它利用已经学习的知识来解决新问题。在电动汽车电池的SOC和SOH估计中，迁移学习可以通过将已经学习的电池数据和知识迁移到新的电池数据和知识上，来提高估计的准确性。
在电动汽车电池中，SOC(State of Charge)是指电池的电量，SOH(State of Health)是指电池的健康程度。准确地估计SOC和SOH对于优化电池的使用和延长电池的寿命非常重要。
迁移学习可以使用已经收集的电池数据和知识来构建模型，这些数据和知识可能来自于其他电池的使用情况。这些数据和知识可以包括电池的特性、充电和放电的模式以及电池健康状况等。然后，将这个模型应用到新的电池数据
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