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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司
摘要：本申请提供一种电池续航能力评估方法、装置、存储介质及设备，该方法中，获取目标汽车的特征数据，包括电池充放电循环数据、车辆行驶数据和环境因素数据，将这些特征数据输入特征提取模型，得到电池的关键性能特征，再通过特征降维模型对该关键性能特征进行降维处理，得到更低维度的目标特征表示，以提高整体的数据处理效率，最后通过分类器对该目标特征表示进行分类，从而得到目标汽车的续航能力等级。如此，通过机器学习模型综合多种因素来评估目标汽车的电池续航能力，提高针对电池续航能力的评估结果的准确度和稳定性。
主权项：1.一种电池续航能力评估方法，其特征在于，包括：获取目标汽车的特征数据，并将所述特征数据输入特征提取模型，得到电池性能特征；所述特征数据包括电池充放电循环数据、车辆行驶数据和环境因素数据；通过特征降维模型对所述电池性能特征进行降维处理，获取目标特征表示；基于分类器对所述目标特征表示进行分类，根据分类结果确定所述目标汽车的电池的续航能力等级；所述特征提取模型、所述特征降维模型和所述分类器是基于训练数据集训练得到的；所述训练数据集包括原始数据和合成样本；所述原始数据包括所述目标汽车的历史特征数据和标注的续航能力等级；所述合成样本是基于所述原始数据生成的；所述合成样本是通过改进的SMOTE算法对所述原始数据进行处理而生成的；所述改进的SMOTE算法通过交替方向乘子法，优化基于SMOTE算法生成的合成样本；所述改进的SMOTE算法通过交替方向乘子法优化后的合成样本基于以下公式进行表示： 其中，为优化后的合成样本；为优化前的合成样本；为通过交替方向乘子法转化的优化问题的目标函数；所述目标函数基于以下公式进行表示： 其中，为合成样本的数量；为基于所述原始数据得到的原始样本集；为所述原始样本集中第个样本；为第个合成样本与原始样本集中样本的平均相似度；为正则化参数；为第个合成样本与原始样本集中第个样本之间的欧氏距离的平方。
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权利要求：
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