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本发明涉及质子交换膜含水量预测方法及系统，包括以下步骤：获取燃料电池膜电极的内阻和温度，以及该燃料电池膜的厚度，基于训练完毕的卷积神经网络预测相应的质子交换膜含水量；其中，卷积神经网络以燃料电池膜电极的内阻、温度、质子交换膜的厚度与预先经过...
该专利属于山东大学所有，仅供学习研究参考，未经过山东大学授权不得商用。

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