发明专利已授权

基于SAE和K-means聚类算法的电池筛选方法

Name: 基于SAE和K-means聚类算法的电池筛选方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2019112609051
Availability: InStock

📄 申请号：CN201911260905.1 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2019-12-10

公开号

CN111027625B

公开日

2023-08-08

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_23213

IPC 分类号

G06F18_23213 , G06N3_0455 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

电池筛选, 电池分选, 电池一致性检测, 储能系统, 新能源汽车

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摘要

本发明提供一种基于SAE和K‑means聚类算法的电池筛选方法，包括以下步骤：(1)获取新电池充电末期电压数据；(2)采用稀疏自动编码器通过对输入信号的重构，提取出电池充电末期电压数据中的隐含压缩特征；(3)采用无监督K‑means聚类算法，依据上述(2)中所得的压缩特征对样本进行聚类，获得的各组内的电池具有相对一致的循环寿命。本发明可以依据新电池的外特性对大量电池进行聚类分组，并使得每组电池具有相对一致的循环寿命，可以延长电池组整体循环寿命、充分发挥每个单体电池的工作性能；聚类依据仅来自新电池的外特性，不影响电池在工程中的正常使用，聚类流程简单易行，便于工程实现。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111027625B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于动态多目标进化的多目标参数优化方法

当前第 / 件

一种检测粉料和输送带制造材料的粘附力试验机

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：53 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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