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基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法

636   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 21:49:05
本发明涉及一种基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法，属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：基于特征迁移学习混合模型的构建；S2：基于特征迁移学习混合模型的应用。针对在缺少锂电池训练数据情况下，神经网络监测锂电池健康状况效果不佳的问题，研究基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法。以神经网络模型为对象，设计CNN‑BILSTM串联混合模型，实现空间特征以及双向时间依赖关系的提取；以锂电池数据的特征空间为对象，研究特征迁移学习算法，通过迁移其他数据集的特征知识用于模型训练，实现在缺少训练数据情况下，训练信息的弥补。
声明：
“基于特征迁移学习的锂电池健康状况监测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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