基于边界原型的电池异常检测方法、系统、设备和介质

本申请涉及一种基于边界原型的电池异常检测方法、系统和介质，该方法通过定义异常检测模型的优化目标。对异常检测模型进行最小化边界点的分类损失，优化异常检测模型的参数，确定样本类别。根据预设约束条件，对各个样本进行约束，构建边界限制并对边界限制建立损失函数，边界限定用于限制各个样本与边界点之间的最大距离。将正常样本的原型点作为正常类别的中心，根据正常类别的中心，确定边界原型点的损失函数。基于分类损失、边界限制损失和原型点损失，确定目标异常检测模型，基于目标异常检测模型，获取异常检测结果。解决相关技术中在面对数据分布变化或新型异常情况时，存在检测精确度低的问题。