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申请/专利权人：南通理工学院
摘要：本发明公开了基于多维度数据分析的电池检测方法，属于电池检测领域，包括：获取多维度检测样本集，分类获取主动检测样本集和被动检测样本集；建立时序衰减模型，获取第一衰减率样本和第二衰减率样本；按照第一衰减率样本和第二衰减率样本以及标识检测有效度的标识信息，训练检测有效度评估模型；获取多维度实时检测数据集，输入检测有效度评估模型中，获取检测有效度，与预设有效度进行数据反馈优化，生成电池健康指标。通过引入时序衰减模型对主动检测数据和被动检测数据进行有效性分析，并结合检测有效度评估模型，达到了提高电池健康状态检测准确性的技术效果。
主权项：1.基于多维度数据分析的电池检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标电池的多维度检测样本集；将所述多维度检测样本集进行分类，获取主动检测样本集和被动检测样本集；建立时序衰减模型，按照所述时序衰减模型对所述主动检测样本集和所述被动检测样本集分别进行时序衰减分析，获取第一衰减率样本和第二衰减率样本，其中，所述时序衰减模型包括主动-时序衰减层和被动-时序衰减层；按照所述第一衰减率样本和所述第二衰减率样本以及标识检测有效度的标识信息，训练检测有效度评估模型，其中，所述检测有效度评估模型与所述时序衰减模型通信连接；获取所述目标电池的多维度实时检测数据集，将所述多维度实时检测数据集输入所述检测有效度评估模型中，获取检测有效度；根据所述检测有效度与预设有效度进行数据反馈优化，根据优化后的电池检测数据，生成电池健康指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通理工学院 基于多维度数据分析的电池检测方法
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