公开(公告)号：CN117436500B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311746435.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  丁东辉 ,  钟逸晨 ,  潘仁波 ,  胡始昌 ,  肖劼

IPC: G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请实施例提供的一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法，通过输入层获取训练数据集；通过编码层，分别将原始电池数据和正样本数据映射至嵌入式空间，得到低维度的电池编码表示；通过投影层提取原始电池数据和正样本数据的低维度的电池编码表示，得到嵌入式表示；通过动量编码器，在分别将原始电池数据和负样本数据映射至嵌入式空间的过程中，基于编码层的迭代参数，以动量的方式更新动量编码器的参数，得到负样本数据的电池编码表示；对目标模型进行优化训练。该模型经过简单微调之后，即可用于各种与电池相关的任务，解决了相关技术中对电池数据的分析处理方法复杂度较高的问题，提升了电池数据相关分析任务的效率。

公开(公告)号：CN117436500A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311746435.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  丁东辉 ,  钟逸晨 ,  潘仁波 ,  胡始昌 ,  肖劼

IPC: G06N3/088 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请实施例提供的一种基于对比学习的电池数据处理模型的无监督训练方法，通过输入层获取训练数据集；通过编码层，分别将原始电池数据和正样本数据映射至嵌入式空间，得到低维度的电池编码表示；通过投影层提取原始电池数据和正样本数据的低维度的电池编码表示，得到嵌入式表示；通过动量编码器，在分别将原始电池数据和负样本数据映射至嵌入式空间的过程中，基于编码层的迭代参数，以动量的方式更新动量编码器的参数，得到负样本数据的电池编码表示；对目标模型进行优化训练。该模型经过简单微调之后，即可用于各种与电池相关的任务，解决了相关技术中对电池数据的分析处理方法复杂度较高的问题，提升了电池数据相关分析任务的效率。