武汉大学何怡刚获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种用于估计锂电池健康状态的ER-BILSTM-FM模型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：CN119471385B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411500799.0，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种用于估计锂电池健康状态的ER-BILSTM-FM模型是由何怡刚;张朝龙;邵奎;王博文;魏光灿;李文悦;汪欣然;李嘉懿;王迪威;程睿;超筛筛设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于估计锂电池健康状态的ER-BILSTM-FM模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于估计锂电池健康状态的ER‑BILSTM‑FM模型，包括BiLSTM模型、特征映射层、残差融合层、全连接层；BiLSTM模型用于根据输入的电池健康因子序列，获取不同时刻的前向关联特征和反向关联特征；特征映射层用于对前向关联特征和反向关联特征分别进行特征映射处理，得到第一特征映射输出和第二特征映射输出；残差融合层用于将前向关联特征与第一特征映射输出融合得到第一融合输出，以及将反向关联特征与第二特征映射输出融合得到第二融合输出；全连接层用于根据第一融合输出和第二融合输出得到电池健康状态估计结果。该模型充分考虑了不同维度的充电数据，并减少了数据噪声，具有准确的预估结果。
本发明授权一种用于估计锂电池健康状态的ER-BILSTM-FM模型在权利要求书中公布了：1.一种用于估计锂电池健康状态的ER-BILSTM-FM模型，其特征在于，ER-BILSTM-FM模型包括BiLSTM模型、特征映射层、残差融合层、全连接层； BiLSTM模型用于根据输入的电池健康因子序列，获取不同时刻的前向关联特征和反向关联特征； 特征映射层用于对前向关联特征和反向关联特征分别进行特征映射处理，得到第一特征映射输出和第二特征映射输出； 残差融合层用于将前向关联特征与第一特征映射输出融合得到第一融合输出，以及将反向关联特征与第二特征映射输出融合得到第二融合输出； 全连接层用于根据第一融合输出和第二融合输出得到电池健康状态估计结果。
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