魏婧雯

本人研究方向是机器学习、强化学习及其在储能系统健康评估、故障诊断与优化控制中的应用。具体而言：主要包括以下几个方向：

1.基于数据挖掘和深度学习的储能电池故障诊断、健康状态评估与剩余寿命预测；

2.基于强化学习和迁移学习的储能电池控制与优化；

3.数据与信息不确定表达量化、强化学习安全与鲁棒训练的相关理论探究；

欢迎控制、自动化、电气、电力电子以及人工智能领域内的学生加入本人团队。