[发明专利]基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法有效
| 申请号： | 202010995246.2 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112285565B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 盛瀚民;刘鑫;邵晋梁;陈凯;周圆 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RKHS域匹配的迁移学习预测电池SOH方法，通过提取两个电池的特征，利用域匹配算法对两个特征空间进行调整，使两个特征空间的条件分布和边缘分布相匹配，从而完成一阶统计量的匹配；再将特征空间通过核函数映射到可再生希尔伯特空间，实现高阶统计量的匹配；然后通过调整样本权重使得两个空间相关的样本权重变大，不相关的样本权重变小；这样通过域匹配方式可以利用一个电池数据做训练，用普通的机器学习算法来预测另一个电池的SOH，从而具有适用性高，预测精度高，实现简单等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rkhs 匹配 迁移 学习 预测 电池 soh 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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