本发明提供了一种基于迁移学习的
锂电池核温评估方法及系统，获取目标域锂电池参量数据；根据获取的锂电池参量数据和目标域神经网络模型，得到锂电池核温评估结果；其中，根据源域锂电池的历史数据训练得到源域神经网络模型，根据目标域数据进行源域神经网络模型的全连接层的再训练，得到目标域神经网络；本发明采用迁移学习，将建立好的源域模型迁移到目标域锂电池上，利用目标域的少量信息作为训练数据即可准确估计目标域其他锂电池的核温，加快了模型训练进展，提高了训练效率。
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“基于迁移学习的锂电池核温评估方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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