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龙图腾网恭喜杭州宇谷科技股份有限公司申请的专利基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统和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：CN114662613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210419648.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统和方法是由肖劼设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电池异常检测技术领域，涉及一种基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统和方法。该异常电池检测系统具有：异常电池序列库，其用于记载不同异常类别的电池特征时间序列；输入单元，其用于输入待检测电池的电池特征时间序列；转换函数模型，其用于获取的深度序列；距离函数模型，其用于计算特征序列间的欧式距离；弹性函数模型，其用于计算差值序列的二分类结果；相似性度量函数模型，其用于计算电池特征时间序列与电池特征时间序列间的相似度分数；以及输出单元，其用于输出待检测电池的异常类别。该方法基于上述系统实现。本发明能够较佳地实现深层次潜在特征的挖掘及时间序列的对齐，故而具备较佳的精准度。

本发明授权基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统和方法在权利要求书中公布了：1.基于弹性时间序列相似度网络的异常电池检测系统，其具有：异常电池序列库P，其用于记载不同异常类别r所对应的电池特征时间序列；输入单元，其用于输入待检测电池的电池特征时间序列；转换函数模型，其用于对电池特征时间序列和电池特征时间序列进行处理，进而获取待检测电池的深度序列和异常类别的深度序列；距离函数模型，其用于计算深度序列中任一第i个时间点下的特征序列，与深度序列任一第j个时间点下的特征序列间的欧式距离；弹性函数模型，其用于计算任一特征序列与任一特征序列的差值序列的二分类结果；相似性度量函数模型S（*），其用于计算电池特征时间序列与电池特征时间序列间的相似度分数， ；其中，T为时间序列的长度；以及输出单元，其用于输出与待检测电池的相似度分数最高的电池的异常类别；其中，转换函数模型包括，转换输入层，其用于输入电池特征时间序列或电池特征时间序列，并获取电池特征时间序列或电池特征时间序列在每个时间点下的特征序列和；第一转换全连接层，其神经元个数为D，且用于输入特征序列或；第二转换全连接层，其神经元个数为K，并以第一转换全连接层的输出作为输入，并用于输出对应每个时间点下的特征序列或；转换融合输出层，其用于按照时间维度的顺序对每个特征序列或进行整合，进而输出深度序列或；其中，D为特征维度的数量。

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