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申请/专利权人：白嘉欣
摘要：本发明涉及锂离子电池劣化分类技术领域，具体为一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法及系统，包括，本发明通过获取智能扫地机器人的第一数据、第二数据和第三数据，对这三种数据进行数据预处理与特征提取融合，得到第一综合特征向量；并将所述三种数据和所述第一综合特征向量输入BP神经网络模型进行模型训练和预测，依次通过所述模型的输入层、隐藏层和输出层；所述输出层用于输出最终锂离子电池劣化级别；所述劣化级别包括健康、轻度劣化、中度劣化和严重劣化四种级别；本发明通过将BP神经网络模型应用于智能扫地机器人锂离子电池劣化分类中，提升了所述智能扫地机器人锂离子电池劣化分类方法的准确性。
主权项：1.一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法，其特征在于，包括：获取智能扫地机器人的第一数据、第二数据和第三数据；所述第一数据包括所述智能扫地机器人的锂离子电池在预设时段内的最大电压、最小电压、最大电流、最小电流、最高温度、最低温度和充放电循环次数；所述第二数据包括所述锂离子电池在所述预设时段内的环境温度和湿度；所述第三数据包括所述智能扫地机器人单次任务清扫单位面积所需时间；对这三种数据分别进行数据预处理与特征提取得到电池运行特征、环境特征和任务特征融合，并对这三种特征进行特征融合，得到第一综合特征向量；并将所述三种数据和所述第一综合特征向量输入BP神经网络模型进行模型训练和预测，依次通过所述模型的输入层、隐藏层和输出层；所述输出层用于输出最终锂离子电池劣化级别；所述劣化级别包括健康、轻度劣化、中度劣化和严重劣化四种级别；所述模型包括改进的动态加权混合损失函数，用于计算预测输出与实际标签之间的误差；并从输出层开始，通过梯度下降算法逐层计算误差的梯度，并根据所述梯度更新每一层的权重和偏置，并根据所述第一数据、第二数据和第三数据建立第一自适应学习率调整公式；最终在输出层输出所述劣化级别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 白嘉欣 一种基于BP神经网络的锂离子电池劣化分类方法及系统
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