用于训练基于人工智能的状态模型的方法和装置
公开
摘要
训练用于确定以电蓄能器运行的设备的电蓄能器的状态的状态模型的以计算实现的方法，包括：提供基于数据的状态模型，其给运行特征点分配蓄能器的经建模的状态参量、尤其是老化状态及状态不确定性度量；提供具有在相继评估时间段大量蓄能器的真实运行特征点变化过程的数据库；根据训练数据集训练或更新状态模型，训练数据集由此生成：确定蓄能器的在当前评估时间段所确定的每个当前运行特征点的改进度量，其说明：当针对相应当前运行特征点的状态参量被确定时，所有真实运行特征点处的状态不确定性如何改进；选择有最佳改进度量的运行特征点；确定所选运行特征点处的对应状态参量作为标签；由所选运行特征点和所确定的对应状态参量生成训练数据集。
基本信息
专利标题 ：
用于训练基于人工智能的状态模型的方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114325397A
申请号 ：
CN202111143917.3
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-09-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
C·西莫尼斯C·沃尔
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
刘晗曦
优先权 ：
CN202111143917.3
主分类号 ：
G01R31/367
IPC分类号 ：
G01R31/367 G01R31/392 G06N20/20 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/367
••其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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