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龍圖騰網恭喜深藍汽車科技有限公司申請的專利基于自編碼器在線車輛電池集成學習異常識別方法及系統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：CN113988186B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202111271689.8，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于自編碼器在線車輛電池集成學習異常識別方法及系統是由龔關;江振文;殷濟明;萬紅兵設計研發完成，并于2021-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自編碼器在線車輛電池集成學習異常識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開的一種基于自編碼器在線車輛電池集成學習異常識別方法及系統，包括：將所有車輛按照不同里程分層抽樣，分為第一層車群，…，第c層車群；從每一層車群中隨機選取j％數量的車輛作為訓練樣本車輛；選取樣本車輛的動力電池數據并生成樣本數據；將每一個樣本車輛的數據用于訓練一個對應的自編碼器；對每一個訓練好的自編碼器計算出一個閾值；得到每個車群的自編碼器群；對每一層車群的每一輛車依據對應的自編碼器群中的每一個自編碼器計算出一個結果；基于計算結果重新排序；對排名靠前的車輛進行異常分析。本發明將車輛分層，并基于多個自編碼器共同對屬于該一層次的車輛進行分析判斷，通過排序的方式，將異常車輛排在前列并尋找出來。

本發明授權基于自編碼器在線車輛電池集成學習異常識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自編碼器在線車輛電池集成學習異常識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、將市面上所有在運行的同類型同型號的車輛進行分層，共分為c層，每一層隨機選取j％數量的車輛作為訓練樣本車輛，總的樣本車輛數量為h，樣本車輛編號分別為v1,v2,v3,v4,…,vh-1,vh，每一層的樣本車輛的數量分別為h1,h2,h3,h4，…，每一層的車輛總數分別為H1,H2,H3,H4…，其中H1＝h1j％，H2＝h2j％，以此類推；步驟2、選取每一個樣本車輛過去t個月內的動力電池數據，并生成固定時間長度的共s個樣本數據，每一個樣本為m×n的矩陣，其中，m是時間長度，n是特征數；步驟3、構建h個自編碼器，每一個自編碼器的結構完全一致，均由若干個一維卷積層，一維反卷積層和全連接層組成，并隨機初始化權重矩陣；自編碼器的編號分別為AE1,AE2,AE3,AE4,…,AEh-1,AEh,與車的編號對應，每一個自編碼器與一樣本車輛綁定；步驟4、將步驟2中得到的每一輛車的樣本數據作為訓練數據，分別輸入到對應的自編碼器中，用于訓練自編碼器；步驟5、采用反向傳播訓練每一個自編碼器，并保存每一個訓練好的自編碼器；步驟6、針對編號為v1的車輛數據和對應的訓練好的自編碼器AE1，輸入為s個m×n的矩陣I，輸出為同樣大小的s個m×n的矩陣O，求出s個對應輸入s和輸出的MAE；步驟7、MAE的計算方法為其中iij∈I，oij∈O；步驟8、通過步驟7計算出的MAE值一共有s個，取其中最大的作為自編碼器AE1的閾值th1；步驟9、對剩余的其他車輛數據和對應的訓練好的自編碼器，按照步驟6至步驟8的方法計算出對應的閾值，分別為th2,th3,th4,…,thh-1,thh；步驟10、對步驟1中第一層車群總量為H1的所有車輛進行異常識別；步驟11、選取只屬于第一層車群的訓練好的自編碼器AE1,AE2,…,AEi-1,AEi和對應的閾值th1,th2,…,thi-1,thi；步驟12、對所有的車按車架號排序，編號分別為vin1,vin2,…,vinH1-1,vinH1；步驟13、按照步驟2的方式為編號為vin1的車輛生成具有s個m×n的矩陣I1的數據樣本；步驟14、將生成好的vin1的車輛的數據樣本送入自編碼器AE1中進行計算，得到的輸出為s個m×n的矩陣O1；步驟15、計算I1和O1的MAE，一共有s個MAE值，其中大于自編碼器AE1對應的閾值th1的有a個，所占的百分比為步驟16、對其他車輛，即編號為vin2,…,vinH1-1,vinH1的車輛，按照步驟13-步驟15的方法，得到對應的百分比，分別為p2,…,pH1-1,pH1；步驟17、將所有的車輛按照百分比p1,p2,…,pH1-1,pH1進行排序，序號分別為1,2,3,…,H1；步驟18、將所有的車輛，按照步驟12-步驟17的方法，分別對剩余的自編碼器AE2,…,AEi-1,AEi進行計算；步驟19、所有的車輛計算完成后，每一輛車都有i個百分比和排名序號，對這i個百分比求平均值，依據該平均值對所有車輛進行綜合排序；步驟20、對排名前l％的車輛進行重點監控和分析；步驟21、對于步驟1中其余層的車輛，按照步驟11-步驟20的方法，完成對所有在線車輛的分析排序。

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