发明专利已授权

基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法

📄 申请号：CN202110801474.6 📄 发布日：2025/08/26

著录项目信息

申请日

2021-07-15

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

技术画像

所属领域

电池管理系统电池管理系统迁移学习电池健康监测

应用场景

锂电池健康管理, 电动汽车, 储能系统, 电池维护

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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。

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

面向应急通信的多通道数字短波发射机SoC的发射基带系统

当前第 / 件

面向移动设备拍摄的遥感图像坐标匹配方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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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：258 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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