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申请/专利权人：万向一二三股份公司
申请日：2024-01-15
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230845A
主分类号：G16C20/30
分类号：G16C20/30;G16C20/70;G06N3/0499;G06N3/084;G06N3/086
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的特定电解液配方研究方法，涉及电解液电池领域。具体实现方案为：获取特定电池的相关数据，创建数据集并将相关数据输入数据集；利用神经网络、NSGA‑Ⅱ算法以及帕累托最优化对数据集进行学习和优化，并获取电解液各组分配比的最优解；使用最优解对应的组分配比配制电解液，并制作电池，获取电池的性能测试数据以及成本数据，并数据反馈至数据集进行闭环修正，得到特定电池的最优电解液配方。本申请利用神经网络、NSGA‑Ⅱ算法以及帕累托最优化对电池的数据集进行学习和优化，并获取电解液各组分配比的最优解，配置电池的最优电解液配方，使得电池的性能测试数据以及成本数据最优化，可为电池厂商提供最优的电解液。
主权项：1.一种基于神经网络的特定电解液配方研究方法，其特征在于，包括：获取特定电池的相关数据，创建数据集并将所述相关数据输入所述数据集；利用神经网络、NSGA-Ⅱ算法以及帕累托最优化对所述数据集进行学习和优化，并获取电解液各组分配比的最优解；使用最优解对应的组分配比配制电解液，并使用所述电解液制作电池，获取所述电池的性能测试数据以及成本数据，并将所述性能测试数据以及成本数据反馈至所述数据集进行闭环修正，得到特定电池的最优电解液配方。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 万向一二三股份公司 一种基于神经网络的特定电解液配方研究方法
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