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摘 要:本发明涉及一种基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法,属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤:S1:基于特征迁移学习混合模型的构建;S2:基于特征迁移学习混合模型的应用。针对在缺少锂电池训练数据情况下,神经网络监测锂电池健康状况效果不佳的问题,研究基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法。以神经网络模型为对象,设计CNN‑BILSTM串联混合模型,实现空间特征以及双向时间依赖关系的提取;以锂电池数据的特征空间为对象,研究特征迁移学习算法,通过迁移其他数据集的特征知识用于模型训练,实现在缺少训练数据情况下,训练信息的弥补。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110801474.6 | 专利名称: | 基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法 |
申请日: | 2021-07-15 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 电池搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |