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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于Bert架构锂离子电池健康管理预训练大模型的多任务微调方法，属于锂离子电池的健康管理领域。方法包括：收集锂离子电池电流、电压和环境温度数据；对收集到的数据进行数据预处理，确保数据的准确性和完整性；在预训练模型阶段，基于Bert模型架构，在输入层搭建全连接前馈层和位置嵌入层，同时搭建多头自注意力层、残差连接和层归一化层，以及全连接前馈层组成的Bert模块，最后输出层搭建全连接前馈层用以输出掩码电压，完成预训练模型构建；在微调阶段，根据相应任务对预训练模型进行相应微调，微调最后的全连接前馈层或者嵌入不同的全连接前馈层，获得最终相应任务的结果。
主权项：1.基于Bert架构锂离子电池健康管理预训练大模型的多任务微调方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：收集属于无标签数据的锂离子电池电流、电压和环境温度数据，包括充放电时刻和静置时刻，将其作为预训练数据；收集有标签数据，包括荷电状态SOC、健康状态SOH、终点寿命EOL或剩余寿命RUL值，将其作为微调数据；S2：对收集到的数据进行数据预处理，包括处理缺失值和处理异常值操作，并随机对部分处理好的电压数据做掩码处理；S3：在预训练模型阶段，基于Bert模型架构，在输入层搭建全连接前馈层和位置嵌入层，同时搭建多头自注意力层、残差连接和层归一化层，以及全连接前馈层组成的Bert模块，最后输出层搭建全连接前馈层用以输出掩码电压，完成预训练模型构建；S4：在微调阶段，根据相应任务对预训练模型进行相应微调，微调最后的全连接前馈层或者嵌入不同的全连接前馈层，获得最终相应任务的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于Bert架构锂离子电池健康管理预训练大模型的多任务微调方法
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