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龙图腾网恭喜上海采日能源科技有限公司申请的专利特征提取模型的训练方法、特征提取方法、热失控预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119025899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411507250.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权特征提取模型的训练方法、特征提取方法、热失控预测方法及装置是由董臣臣;孙大帅;王健鹏设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征提取模型的训练方法、特征提取方法、热失控预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种特征提取模型的训练方法、特征提取方法、热失控预测方法及装置。该方法包括：获取电池在发生热失控之前的电池历史数据；基于动态滑动窗口从电池历史数据中提取训练样本；动态滑动窗口的步长为根据当前滑动窗口和上一滑动窗口分别对应的训练样本之间的相似度确定；利用训练样本对残差网络进行训练，获得训练好的特征提取模型。本申请通过动态滑动窗口从电池历史数据中提取训练样本，当电池历史数据变化较小时，采用大步长的滑动窗口提取训练样本；当电池历史数据变化较大时，采用较小步长的滑动窗口提取训练样本，减少了提取到相似的训练样本的数量，进而降低在模型训练过程中的计算量，降低了硬件资源的消耗，以及提高训练的效率。

本发明授权特征提取模型的训练方法、特征提取方法、热失控预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型的训练方法，其特征在于，包括：获取电池在发生热失控之前的电池历史数据；所述电池历史数据是能够表征电池是否发生热失控的相关参数；基于动态滑动窗口从所述电池历史数据中提取训练样本；其中，所述动态滑动窗口的窗口大小为预设大小，步长为根据当前滑动窗口和上一滑动窗口分别对应的训练样本之间的相似度确定；利用所述训练样本对残差网络进行训练，获得训练好的特征提取模型；所述残差网络包括输入模块、第一残差模块和第二残差模块；所述利用所述训练样本对残差网络进行训练，包括：获取所述训练样本的数据量；根据所述数据量确定所述第一残差模块和所述第二残差模块的数量；基于所述第一残差模块和所述第二残差模块的数量生成所述残差网络；将所述训练样本作为模型输入，将所述训练样本的特征作为标签对所述残差网络进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海采日能源科技有限公司，其通讯地址为：201815 上海市嘉定区新甸路1388号1幢一层A区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。