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龙图腾网获悉珠海市贡峰新能源开发有限公司申请的专利基于深度学习的手机极充宽频变流自适应调控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：CN121172930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511711479.4，技术领域涉及：H02J7/94；该发明授权基于深度学习的手机极充宽频变流自适应调控方法是由周梁;王彬;何嘉兴设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的手机极充宽频变流自适应调控方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的手机极充宽频变流自适应调控方法，涉及手机极充技术领域。方法包括采集手机极充场景的多维度运行数据。采用局部线性嵌入算法进行特征提取。构建基于深度置信网络的充电状态评估模型，实时评估手机极充系统的运行状态。运用回声状态网络构建多维度数据的动态关联关系模型。建立多目标优化模型，采用多目标人工蜂群算法求解多目标优化模型，选择当前充电工况的最优变流调控策略。调节变流参数。本发明通过多维度数据深度融合与深度学习模型构建，结合智能算法优化变流调控策略，提升充电效率，降低电池温升和电路损耗，增强变流调控的智能化与适应性，保障电池安全、延长系统寿命。

本发明授权基于深度学习的手机极充宽频变流自适应调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的手机极充宽频变流自适应调控方法，其特征在于，包括： 实时采集手机极充场景的多维度运行数据，所述多维度运行数据包括充电电路参数、电池状态数据和环境工况数据； 运用经验模态分解方法对所述多维度运行数据去噪，并采用局部线性嵌入算法进行特征提取，得到电路特征、电池特征和环境特征； 构建基于深度置信网络的充电状态评估模型，根据所述电路特征、电池特征和环境特征，实时评估手机极充系统的运行状态，并根据所述运行状态按预设阈值规则进行初步变流参数调整； 采用粒子滤波算法融合所述多维度运行数据，运用回声状态网络构建多维度数据的动态关联关系模型； 根据所述动态关联关系模型建立综合充电效率、电池温升和电路损耗的多目标优化模型，采用多目标人工蜂群算法求解所述多目标优化模型，得到变流调控策略解集，并通过直觉模糊决策理论选择当前充电工况的最优变流调控策略； 通过微控制器将所述最优变流调控策略转化为控制信号，结合前馈-反馈复合控制调节极充系统的变流参数。

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珠海市贡峰新能源开发有限公司，其通讯地址为：519090 广东省珠海市高新区唐家湾镇金园一路6号1栋8层；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”。

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