基于深度支持向量数据尺度描述网络的电池异常检测方法

本发明公开了基于深度支持向量数据尺度描述网络的电池异常检测方法，具体过程为：步骤1，采集电动汽车电池传感器数据；步骤2，对步骤1采集的电池传感器数据进行预处理，得到处理后电池传感器数据；步骤3，构建SL‑DSVDD异常检测模型；步骤4，将处理后的电池传感器数据划分为训练集和测试集，将训练集输入练步骤3构建的SL‑DSVDD异常检测模型进行训练，得到训练好的SL‑DSVDD异常检测模型，将测试集输入到训练好的SL‑DSVDD异常检测模型中，得到电动汽车电池的异常检测结果。本发明方法解决现有检测方法的检测效率及准确性方面较差的问题。