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龙图腾网恭喜湖南恩智测控技术有限公司申请的专利基于多级残差特征融合的储能电容高低温性能评测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118332427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410756738.4，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于多级残差特征融合的储能电容高低温性能评测方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多级残差特征融合的储能电容高低温性能评测方法在说明书摘要公布了：本申请提出了基于多级残差特征融合的储能电容高低温性能评测方法。该方法包括利用五点三次多项式平滑对原始数据进行预处理得到平滑数据，将平滑数据进行滑动切片处理得到切片数据段；对各切片数据段分别进行包络谱处理和小波变换得到一维时序数据和频率时间关系特征图；建立具有多尺度卷积核的多级残差特征融合卷积网络模型，分别提取时序数据和关系特征图的两类深层特征；将两类深层特征拼接后利用多头自注意力机制进行特征自适应得到性能评测特征；将该特征输入全连接网络进行分类训练得到储能电容的高低温环境性能评测模型。本申请提供了一种对储能电容进行高低温环境下的性能评测方法，筛选出高低温敏感电容，保证储能电容的温度稳定性。

本发明授权基于多级残差特征融合的储能电容高低温性能评测方法在权利要求书中公布了：1.基于多级残差特征融合的储能电容高低温性能评测方法，其特征在于，包括：利用五点三次多项式平滑对原始数据进行预处理得到平滑数据，将平滑数据进行滑动切片处理得到切片数据段；对切片数据段分别进行包络谱变换和小波变换得到一维时序数据和频率时间关系特征图；建立具有多尺度卷积核的多级残差特征融合卷积网络模型，该模型由一维卷积网络和二维卷积网络组成，两个网络都由大感受野特征提取层和三层特征提取层以及残差分支组成，特征提取层由三个采用不同尺寸的深度可分离卷积核残差块组成，将一维时序数据和频率时间关系特征图分别输入到一维卷积网络和二维卷积网络的大感受野特征提取层得到一维初始特征和二维初始特征，将两类初始特征分别输入到一维卷积网络和二维卷积网络的三层特征提取层进行特征提取，特征提取层将该层输入经过三个残差块进行特征提取得到三个特征，将每个残差块提取的特征和该层输入特征作跳转连接得到三个残差特征，将得到的三个残差特征进行填充而后相加得到该层特征提取层的层级特征，将上层的层级特征作为下一层特征提取层的输入，两类初始特征经过一维网络和二维网络的三个特征提取层分别得到一维深层特征和二维深层特征；将两类深层特征拼接后利用多头自注意力机制进行特征自适应得到性能评测特征；将评测特征输入全连接网络进行分类训练得到储能电容的高低温环境性能评测模型。

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