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申请/专利权人：太湖能谷(杭州)科技有限公司
摘要：本申请涉及一种基于边界原型的电池异常检测方法、系统和介质，该方法通过定义异常检测模型的优化目标。对异常检测模型进行最小化边界点的分类损失，优化异常检测模型的参数，确定样本类别。根据预设约束条件，对各个样本进行约束，构建边界限制并对边界限制建立损失函数，边界限定用于限制各个样本与边界点之间的最大距离。将正常样本的原型点作为正常类别的中心，根据正常类别的中心，确定边界原型点的损失函数。基于分类损失、边界限制损失和原型点损失，确定目标异常检测模型，基于目标异常检测模型，获取异常检测结果。解决相关技术中在面对数据分布变化或新型异常情况时，存在检测精确度低的问题。
主权项：1.一种基于边界原型的电池异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：定义异常检测模型的优化目标，所述优化目标包括根据距离度量函数、异常检测模型、异常样本、未标记样本、边界点、预设距离和正常样本，最大化所述正常样本与所述异常样本之间的距离；对所述异常检测模型进行最小化边界点的分类损失，优化所述异常检测模型的参数，确定样本类别；根据预设约束条件，对各个样本进行约束，构建边界限制并对所述边界限制建立损失函数，所述边界限制用于限制各个所述样本与所述边界点之间的最大距离；将所述正常样本的原型点作为正常类别的中心，根据所述正常类别的中心，确定边界原型点的损失函数，所述边界原型点的损失函数结合了原型点到样本的吸引作用和原型点到边界点的定位约束；基于分类损失、边界限制损失和原型点损失，确定目标异常检测模型，基于所述目标异常检测模型，获取异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太湖能谷(杭州)科技有限公司 基于边界原型的电池异常检测方法、系统、设备和介质
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