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锂离子电池具有重量轻、无局部污染、功率密度高等优点，在电动汽车以及工业行业得到广泛应用。随着人们对电池安全运行和可靠性的认识不断提高，荷电状态（SOC）对于防止电池过度充电、深度放电和不可逆转的损坏至关重要。核科学与技术学院华青松教授基于神经网络的SOC建模和学习，应用非线性自回归外生神经网络（NARX-NN）和基于径向基函数（RBF）的无迹卡尔曼滤波神经网络（RBFNN-UKF）估算电池SOC。