买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种锂电池异常样本检测模型的训练方法及相关装置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：CN119646658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411704155.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种锂电池异常样本检测模型的训练方法及相关装置是由王玉栋;白熹微;刘振杰;刘承宝;谭杰设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂电池异常样本检测模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于锂电池异常检测技术领域，公开了一种锂电池异常样本检测模型的训练方法及相关装置；其中，所述训练方法包括：基于锂电池生产过程中的化成设备，采集资源数据并计算获得资源数据的分布；基于初始训练好的锂电池异常样本检测模型，获取训练样本数据并计算获得训练样本数据的分布；计算获得资源数据的分布与训练样本数据的分布之间的差异值，若差异值大于等于预设阈值，则基于所述资源数据和所述训练样本数据对初始训练好的锂电池异常样本检测模型进行增量训练。本发明技术方案在电池数据产生域偏移时，可通过增量式训练实现模型的迭代更新，增强了模型的泛化能力，保证了模型检测结果的可靠性。

本发明授权一种锂电池异常样本检测模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种锂电池异常样本检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于锂电池生产过程中的化成设备，采集资源数据并计算获得资源数据的分布；其中，所述资源数据包括电压数据和电流数据； 基于初始训练好的锂电池异常样本检测模型，获取训练样本数据并计算获得训练样本数据的分布； 计算获得资源数据的分布与训练样本数据的分布之间的差异值，若差异值大于等于预设阈值，则基于所述资源数据和所述训练样本数据对初始训练好的锂电池异常样本检测模型进行增量训练，获得最终训练好的锂电池异常样本检测模型； 其中， 所述计算获得训练样本数据的分布的步骤包括： 将训练样本数据划分为短序列，并为每个短序列建立基于窗口的统计概率模型，基于统计概率模型得到概率分布律并作为训练样本数据的分布； 其中，所述短序列的长度的计算步骤为，计算充电时间与放电时间之和，然后除以预设系数并向上取整；所述统计概率模型中，划定多个连续窗口，通过统计每个窗口内的数据个数来计算概率分布律；每个短序列中的窗口个数一致； 所述计算获得资源数据的分布与训练样本数据的分布之间的差异值的步骤中，差异值计算表达式为： error＝||Ptrain-Psource||1； 式中，error表示差异值；Ptrain表示训练样本数据的分布；Psource表示资源数据的分布；||·||1表示1-范数； 所述基于所述资源数据和所述训练样本数据对初始训练好的锂电池异常样本检测模型进行增量训练的步骤包括： 采用随机不重复抽样方式，分别从资源数据和训练样本数据中抽样，将训练样本数据的抽样结果替换为资源数据的抽样结果，获得新的训练样本数据； 基于新的训练样本数据，按照梯度下降的方式重新训练锂电池异常样本检测模型； 其中，重新训练锂电池异常样本检测模型收敛时的损失与初始训练好的锂电池异常样本检测模型收敛时的损失之间的差值大于预定阈值时，重新训练为无效训练，否则为有效训练；无效训练发生时，锂电池异常样本检测模型参数保持不变。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100086 北京市海淀区中关村东路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。