基于神经符号推理与多模态学习的锂电池K值实时预测方法

本发明提供了一种基于神经符号推理与多模态学习的锂电池K值实时预测方法，具体包括：S1、采用二进制编码方式对工业信号进行编码，将输入的电压序列转换为二进制序列，并通过小波变换技术提取频域特征；S2、运用神经符号推理引擎实现可验证特征选择，执行逻辑约束下的特征选择；S3、借助多头潜在注意力机制融合工艺知识图谱，构建潜在空间投影矩阵，并通过动态头数调节机制调整注意力头数；S4、利用动态蒸馏专家系统完成在线知识迁移，结合混合专家架构与在线蒸馏技术，运用专家动态激活函数和知识蒸馏损失实现知识传递和模型优化。本发明融合了神经符号推理与多模态学习等前沿技术，预测精度高、响应延迟小、能耗比低、可解释性得分高。