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Image database for the scientific paper: Deep Learning Algorithm, Based on Convolutional Neural Networks, for Equivalent Electrical Circuit Recommendation for Electrochemical Impedance Spectroscopy

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Image database for the scientific paper: Deep Learning Algorithm, Based on Convolutional Neural Networks, for Equivalent Electrical Circuit Recommendation for Electrochemical Impedance Spectroscopy

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Pérez Herranz, V.; Giner Sanz, JJ.; Sáez Pardo, F. (2024). Image database for the scientific paper: Deep Learning Algorithm, Based on Convolutional Neural Networks, for Equivalent Electrical Circuit Recommendation for Electrochemical Impedance Spectroscopy. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/202500

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Título: Image database for the scientific paper: Deep Learning Algorithm, Based on Convolutional Neural Networks, for Equivalent Electrical Circuit Recommendation for Electrochemical Impedance Spectroscopy
Autor: Pérez Herranz, Valentín Giner Sanz, Juan José Sáez Pardo, Fermín
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto de Seguridad Industrial, Radiofísica y Medioambiental - Institut de Seguretat Industrial, Radiofísica i Mediambiental
Fecha difusión:
Resumen:
The present dataset is the database and image database used to train and test the Convolutional Neural Network models of the scientific paper: Deep Learning algorithm, based on convolutional neural networks, for electrical ...[+]
Palabras clave: Convolutional Neural Networks (CNN) , Electrical Equivalent Circuits (EEC) , Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) , Electrical equivalent circuits , Deep Learning (DL) , Artificial Vision (AV)
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
DOI: 10.4995/Dataset/10251/202500
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/UPV//PAID-01-22/ES/Espectroscopía de impedancias electroquímicas. Identificación de circuitos eléctricos equivalentes vía inteligencia artificial
Tipo: Dataset

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