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龍圖騰網獲悉湖南恩智測控技術有限公司申請的專利一種電池模擬器電磁兼容缺陷小樣本跨域分類預測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：CN118332424B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202410604076.9，技術領域涉及：G06F18/2413；該發明授權一種電池模擬器電磁兼容缺陷小樣本跨域分類預測方法是由請求不公布姓名設計研發完成，并于2024-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電池模擬器電磁兼容缺陷小樣本跨域分類預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電池模擬器電磁兼容缺陷小樣本跨域分類預測方法。該方法采集電池堆、電池族和單體電池電壓、電流和溫度多傳感器高頻數據，進行擬合插補法填充缺失和連續階躍判斷法剔除異常后形成訓練數據集；提取多傳感器數據調幅形態、包絡譜、調頻信息和深度自學習編碼多元二次特征；設計元學習、知識遷移小樣本模型訓練方法，建立圖形、時序混合輸入的非對稱性對抗多源域自適應深度網絡模型，提取缺陷的高維融合特征；采用KNN對高維融合特征進行相似度匹配，給出當前電路的電磁兼容缺陷分類預測。本發明對電池模擬器受群脈沖、靜電、浪涌和工頻輻射電磁兼容實驗的抗干擾缺陷進行分類預測，發現亞健康狀態設備。

本發明授權一種電池模擬器電磁兼容缺陷小樣本跨域分類預測方法在權利要求書中公布了：1.一種電池模擬器電磁兼容缺陷小樣本跨域分類預測方法，其特征在于，包括： 采集電池堆、電池族和單體電池的電壓、電流和溫度多源高頻數據，進行擬合插補缺失值和連續階躍判斷剔除異常后形成多源訓練數據集； 提取多傳感器高頻數據的調幅形態、包絡譜、調頻信息和深度自學習編碼多元二次圖形-時序混合特征：①提取所述多源訓練數據集的包絡形態獲得原始波形的包絡線所代表的調幅信息作為第1特征，②將包絡線采樣為離散時序數據，對時序數據進行FFT變換得到包絡譜序列作為第2特征，③采用時頻分析法提取所述多源訓練數據集的頻率時間變化信息作為第3特征，④采用時序神經網絡提取原始高頻波形數據的深度網絡自學習編碼作為第4特征； 基于4種混合特征，基于電池模擬器電磁兼容缺陷稀有小樣本訓練數據集，采用知識遷移方法訓練模型； 以圖形、時序多元混合特征作為輸入，采用非對稱性對抗目標函數，基于多源域自適應模型架構，提取缺陷的域不變高維融合特征； 采用KNN最近鄰算法，對所述的域不變高維融合特征進行相似度匹配，給出當前模擬器電路對群脈沖、靜電、浪涌和工頻輻射實驗的抗干擾缺陷分類預測，實現亞健康狀態設備篩選。

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