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龙图腾网获悉深圳屹艮科技有限公司申请的专利容量保持率估计模型的构建方法、装置和计算机设备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：CN119939404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510369098.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权容量保持率估计模型的构建方法、装置和计算机设备是由焦君宇;张帆设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本容量保持率估计模型的构建方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种容量保持率估计模型的构建方法、装置和计算机设备。所述方法包括：根据多个样本电池的充放电数据获取多个特征数据集；各特征数据集包括多个样本特征；根据多个特征数据集对初始随机森林模型进行训练，构建得到用于预测任一目标电池的容量保持率的目标预测模型；初始随机森林模型在训练过程中的损失根据各样本特征的特征权重确定。将特征权重引入到节点分裂的损失中，提高模型对重要特征的敏感度，从而提高了对初始随机森林模型进行训练的效率，并且提高了目标预测模型的准确度；且根据多个特征数据集对初始随机森林模型进行训练，充分利用了各样本特征之间的非线性关系，提高了目标预测模型对电池后期容量保持率的预测精度。

本发明授权容量保持率估计模型的构建方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种容量保持率估计模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 根据多个样本电池的充放电数据获取多个特征数据集；各所述特征数据集包括多个样本特征； 根据所述多个特征数据集对初始随机森林模型进行训练，构建得到用于预测任一目标电池的容量保持率的目标预测模型； 在初始随机森林模型的每个节点，采用加权概率抽样的方法从所述特征数据集中确定特征子集，根据所述特征子集确定所述节点的叶节点的节点损失，根据各叶节点对应的节点损失确定节点分裂方向； 其中，各所述叶节点的节点损失的确定过程包括：根据各所述样本特征的特征权重和初始预测结果，确定所述初始随机森林模型中各叶节点的第一加权均方误差以及与各所述叶节点关联的子节点的第二加权均方误差；根据各所述叶节点的第一加权均方误差和各所述子节点的第二加权均方误差，确定所述初始随机森林模型中各叶节点的节点损失；所述初始预测结果是根据所述特征子集中的样本特征得到的； 所述根据各所述叶节点的第一加权均方误差和各所述子节点的第二加权均方误差，确定所述初始随机森林模型中各叶节点的节点损失，包括： 其中，为所述叶节点的第一加权均方误差，为所述叶节点的左子节点，为所述叶节点的右子节点，为所述的样本数，为所述的样本数，为所述的第二加权均方误差，为所述的第二加权均方误 差；各所述叶节点的第一加权均方误差和各所述叶节点关联的子节点的第二加权均方误差 的确定方法包括： 其中，为节点N的样本数，为对样本数据i的预测值，为第j个样本特征的样本 权重。

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