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龍圖騰網獲悉蔚來汽車科技(安徽)有限公司申請的專利建立電池異常檢測模型的方法及電池異常檢測的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115358295B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210892647.4，技術領域涉及：G01R31/367；該發明授權建立電池異常檢測模型的方法及電池異常檢測的方法是由邰康盛;張健;后士浩;潘鵬舉;吳毅成設計研發完成，并于2022-07-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本建立電池異常檢測模型的方法及電池異常檢測的方法在說明書摘要公布了：本發明涉及用于建立電池異常檢測模型的方法、用于電池異常檢測的方法、實現上述方法的計算機存儲介質及計算機設備。按照本發明的一個方面提出一種用于建立電池異常檢測模型的方法，其包括下列步驟：經由第一網絡結構處理電池特征序列以生成所述電池特征序列的語義信息；經由第二網絡結構處理電芯特征序列以生成所述電芯特征序列的語義信息；合并所述電池特征序列的語義信息和所述電芯特征序列的語義信息；以及經由全連接層輸入合并的所述電池特征序列的語義信息和所述電芯特征序列的語義信息以構建分類器并訓練所述分類器，以基于訓練的分類器建立所述電池異常檢測模型。

本發明授權建立電池異常檢測模型的方法及電池異常檢測的方法在權利要求書中公布了：1.一種用于建立電池異常檢測模型的方法，其特征在于，所述方法包括下列步驟： 經由第一網絡結構處理電池特征序列以生成所述電池特征序列的語義信息； 經由第二網絡結構處理電芯特征序列以生成所述電芯特征序列的語義信息； 合并所述電池特征序列的語義信息和所述電芯特征序列的語義信息；以及 經由全連接層輸入合并的所述電池特征序列的語義信息和所述電芯特征序列的語義信息以構建分類器并訓練所述分類器，以基于訓練的分類器建立所述電池異常檢測模型， 其中經由第一網絡結構處理電池特征序列以生成所述電池特征序列的語義信息包括： 利用概念機遞歸神經網絡將所述電池特征序列表征為偽圖像特征圖；以及 利用卷積神經網絡編碼器對所述偽圖像特征圖進行編碼以生成所述電池特征序列的語義信息， 其中經由第二網絡結構處理電芯特征序列以生成所述電芯特征序列的語義信息包括： 對所述電芯特征序列進行特征編碼以獲取所述電芯特征序列的淺層序列特征； 利用雙向門控循環單元獲取所述電芯特征序列的淺層序列特征的序列之間的關聯性，并基于所述關聯性確定所述電芯特征序列的深層序列特征；以及 利用注意力機制網絡獲取所述電芯特征序列的深層序列特征的序列維度的加權，以基于所述電芯特征序列的深層序列特征和所述電芯特征序列的深層序列特征的序列維度的加權生成所述電芯特征序列的語義信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蔚來汽車科技(安徽)有限公司，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經濟技術開發區宿松路3963號恒創智能科技園F幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。