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摘 要:本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法,属于锂电池健康监测领域,包括以下步骤:S1:根据锂电池健康状态监测的任务类型,以1d-CNN和AST-LSTM NN为核心模块进行组合,根据任务要求的性能指标以及网络本身的损失函数大小为约束,挑选适应任务需要的神经网络模型;S2:在获得与各类健康状态监测任务匹配的神经网络模型之后,采用可微结构的自动学习方法,对这些神经网络进行自动训练。本发明将助于缺乏ANN经验的锂电池研究人员和工程师,快速简单地使用ANN建模,降低模型训练的成本,提高锂电池健康状态监测的研发能效。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010609011.5 | 专利名称: | 基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法 |
申请日: | 2020-06-29 | 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: | G01R31/392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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |