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龙图腾网获悉东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司申请的专利一种量化不同因素对电池健康度的影响的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：CN115219936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210842750.8，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种量化不同因素对电池健康度的影响的方法及装置是由马瑞峰;曹斌设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化不同因素对电池健康度的影响的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种量化不同因素对电池健康度的影响的方法及装置，其中，方法包括：利用第一预设时间段内电池健康度的降低幅度作为数据标签对所述第一预设时间段内的电池数据的统计指标进行标注；所述电池数据包括至少两项不同的因素；根据标注后的数据构建数据集；利用所述数据集对注意力模型进行训练；使用训练后的注意力模型量化电池数据中不同因素对电池健康度的影响，得到量化结果。通过采用特定数据集对特定的模型进行训练，使得该模型能够量化不同因素对电池健康度的影响，从而能够对影响电池健康度SOH的因素进行量化。

本发明授权一种量化不同因素对电池健康度的影响的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种量化不同因素对电池健康度的影响的方法，其特征在于，所述方法包括： 利用第一预设时间段内电池健康度的降低幅度作为数据标签对所述第一预设时间段内的电池数据的统计指标进行标注；所述电池数据包括至少两项不同的因素； 根据标注后的数据构建数据集； 利用所述数据集对注意力模型进行训练； 使用训练后的注意力模型量化电池数据中不同因素对电池健康度的影响，得到量化结果； 其中，所述利用所述数据集对注意力模型进行训练，包括：利用所述数据集对注意力模型针对所述电池数据的不同因素的权重进行分配的能力进行训练；其中，训练的方式如下： 针对所述数据集中的数据，所述数据的特征经特征处理模块fi分成d[i]和a[i]两部分；其中，所述d[i]用于计算当前步的输出以及余下步的输入信息，所述a[i]用作注意力模块Mask的计算，如以下公式所述： [d[i],a[i]]＝fiMask[i]f 经过Mask进行注意力处理过后的特征同时会继续进入下一步的特征处理模块然后分裂成两部分，循环次数由步数决定，每一步中的用于计算Mask[i]的注意力模块，如以下公式所述： Mask[i]＝sparsemaxP[i-1]·hia[i1] 其中，Mask[i]表示在第i个决策步骤通过注意力模块得到的mask的数值，a表示从特征处理模块中分离出来的特征，hia[i-1]表示对从特征处理模块中分离出来的第i-1个特征进行归一化操作和全连接操作，P[i-1]为第i-1个决策步骤的Priorscales缩放因子,sparsemax为softmax的稀疏化版本，softmax将总数为1的注意力进行分配，用于获得各特征的注意力占比； 获得多个mask后，通过以下公式将多个mask进行叠加，获得车辆数据最终的关注度Attention： 其中，step_importance[n]为第n步的重要性,n_step为决策步骤的数量，mask[n]表示第n个mask数值； 所述使用训练后的注意力模型量化电池数据中不同因素对电池健康度的影响，得到量化结果，包括：根据所述注意力模型对所述电池数据的不同因素的权重的分配结果，量化不同电池数据对电池健康度的影响，得到量化结果。

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