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申请/专利权人:福建时代星云科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法与终端,获取历史检测数据,所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量;对所述历史检测数据进行排序拆分,得到训练样本集,并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理,生成一维向量;基于所述一维向量,通过多层感知机制拟合充电可用容量,对充电可用容量模型进行训练;基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估;本发明通过收集历史检测数据来训练充电可用容量模型,从而基于充电可用容量模型预估充电可用容量值,使电池的充电可用容量检测的准确性不依赖于标准工况,检测更加便捷稳定,适应场景更加广泛。
主权项:1.一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法,其特征在于,包括步骤:S1、获取历史检测数据,所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量;S2、对所述历史检测数据进行排序拆分,得到训练样本集,并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理,生成一维向量;S3、基于所述一维向量,通过多层感知机制拟合充电可用容量,对充电可用容量模型进行训练;所述充电可用容量模型基于多层感知机制,包括输入层、隐藏层、激活函数以及输出层;输入层接收原始数据或特征向量作为输入特征,且每个输入特征均与一个神经元相连;所述隐藏层的数量至少为一个,每个所述隐藏层均由多个神经元组成,每个神经元接收来自上一层的输入,并根据权重和激活函数计算生成输出;输出层为最后一层,产生最终的预测或输出结果;所述权重用于控制信号在神经网络中的传递强度,每个神经元均关联有一个偏置,用于调整神经元的激活阈值;S4、基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估。
全文数据:
权利要求:
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