发明专利已授权

一种基于交叉流形嵌入迁移学习的电池SOH预测方法

Name: 一种基于交叉流形嵌入迁移学习的电池SOH预测方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2021103464012
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110346401.2 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2021-03-31

公开号

CN113094985B

公开日

2022-06-14

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F17_15 , G06F17_16 , G06F17_18 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法迁移学习电池状态估计

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池管理系统, 电池梯次利用

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摘要

本发明公开了一种基于交叉流形嵌入迁移学习的电池SOH预测方法，将电池的一次充放电过程所提取的特征与SOH值作为一个循环的样本点，而辅助电池每一次循环提取的源域数据集和新电池前t次循环提取的目标域数据集在特征空间中被视为两个不同的流形。将新电池的目标域数据作为辅助电池的源域数据的锚点集，对于每一个源域样本点，在锚点集中找到关于SOH值的K个近邻点，求解最优权重使得源域样本点能够映射到K个近邻所在的流形，再根据最优权重与K个近邻的特征将源域样本点的特征进行映射。由此将源域数据集嵌入目标域流形中，从而在不丢失特征维度的情况下实现低维数据的特征迁移，由此提高机器学习方法的跨场景泛化性能。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113094985B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220614

✅ 授权

20210727

?? 实质审查的生效：

20210709

📄 公开

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