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龙图腾网获悉湖南恩智测控技术有限公司申请的专利一种电池模拟器电磁兼容缺陷小样本跨域分类预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118332424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410604076.9，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种电池模拟器电磁兼容缺陷小样本跨域分类预测方法是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电池模拟器电磁兼容缺陷小样本跨域分类预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电池模拟器电磁兼容缺陷小样本跨域分类预测方法。该方法采集电池堆、电池族和单体电池电压、电流和温度多传感器高频数据，进行拟合插补法填充缺失和连续阶跃判断法剔除异常后形成训练数据集；提取多传感器数据调幅形态、包络谱、调频信息和深度自学习编码多元二次特征；设计元学习、知识迁移小样本模型训练方法，建立图形、时序混合输入的非对称性对抗多源域自适应深度网络模型，提取缺陷的高维融合特征；采用KNN对高维融合特征进行相似度匹配，给出当前电路的电磁兼容缺陷分类预测。本发明对电池模拟器受群脉冲、静电、浪涌和工频辐射电磁兼容实验的抗干扰缺陷进行分类预测，发现亚健康状态设备。

本发明授权一种电池模拟器电磁兼容缺陷小样本跨域分类预测方法在权利要求书中公布了：1.一种电池模拟器电磁兼容缺陷小样本跨域分类预测方法，其特征在于，包括： 采集电池堆、电池族和单体电池的电压、电流和温度多源高频数据，进行拟合插补缺失值和连续阶跃判断剔除异常后形成多源训练数据集； 提取多传感器高频数据的调幅形态、包络谱、调频信息和深度自学习编码多元二次图形-时序混合特征：①提取所述多源训练数据集的包络形态获得原始波形的包络线所代表的调幅信息作为第1特征，②将包络线采样为离散时序数据，对时序数据进行FFT变换得到包络谱序列作为第2特征，③采用时频分析法提取所述多源训练数据集的频率时间变化信息作为第3特征，④采用时序神经网络提取原始高频波形数据的深度网络自学习编码作为第4特征； 基于4种混合特征，基于电池模拟器电磁兼容缺陷稀有小样本训练数据集，采用知识迁移方法训练模型； 以图形、时序多元混合特征作为输入，采用非对称性对抗目标函数，基于多源域自适应模型架构，提取缺陷的域不变高维融合特征； 采用KNN最近邻算法，对所述的域不变高维融合特征进行相似度匹配，给出当前模拟器电路对群脉冲、静电、浪涌和工频辐射实验的抗干扰缺陷分类预测，实现亚健康状态设备筛选。

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