一种电池长期性能筛选方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种电池长期性能筛选方法及系统
申请号:CN202411538699
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119537833B
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种电池长期性能筛选方法及系统,获取训练集充放电容量增量曲线和测试集充放电容量增量曲线;提取不同第一电压注意力窗口内的训练序列片段数据和测试序列片段数据;对训练序列片段数据和测试序列片段数据进行特征提取,得到训练序列特征集和测试序列特征集;筛选符合预设第一条件的第二电压注意力窗口;获取第二电压注意力窗口内的训练序列特征集,并对预设分类模型进行训练,得到符合预设第二条件的性能筛选模型;获取第二电压注意力窗口内的测试序列特征集,并输入所述性能筛选模型,对测试集电池样本进行电池长期性能筛选。本发明解决现有技术依赖的输入数据类别单一,部分关键信息的缺失,导致电池长期性能筛选的准确性低的问题。
技术关键词
充放电容量 序列特征 训练集 注意力 电池 样本 电压 筛选方法 充放电曲线 数据 标签 模型训练模块 筛选系统 标记
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于多维度融合的多光谱目标类型识别方法
跨模态 融合特征 多模态图像数据 识别方法 模态特征
2
一种智能充电盒
智能充电盒 心电设备 电源控制芯片 电压检测芯片 紧锁装置
3
一种手写公式识别方法、系统、设备及存储介质
公式识别方法 注意力 分支 神经网络模型训练 分类器参数
4
一种基于AIGC的外语训练内容生成方法
内容生成方法 语义特征 场景类别 场景分类 问答模型
5
一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法
点云分类方法 点云图像 多层感知机 分类网络 注意力机制
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号