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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种ShuffleDarkNet37-SE的新能源汽车动力电池故障分类方法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：CN117150383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311082316.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种ShuffleDarkNet37-SE的新能源汽车动力电池故障分类方法是由卢泉;陈珊;殷林飞;胡立坤设计研发完成，并于2023-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ShuffleDarkNet37-SE的新能源汽车动力电池故障分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种ShuffleDarkNet37‑SE的新能源汽车动力电池故障分类方法，该ShuffleDarkNet37‑SE方法包括：在汽车传感器获取新能源汽车初始数据后，对新能源汽车初始数据预处理；在数据预处理后，将数据输入ShuffleDarkNet37‑SE分类网络；在分类网络输出结果后，进行相应的电池故障告警提示。所提ShuffleDarkNet37‑SE方法能对新能源汽车电池的故障类型进行判断，实现及时预警功能，减少汽车电池故障。

本发明授权一种ShuffleDarkNet37-SE的新能源汽车动力电池故障分类方法在权利要求书中公布了：1.一种ShuffleDarkNet37-SE的新能源汽车动力电池故障分类方法，其特征在于，将ShuffleNet、DarkNet37和SENet进行结合，用于新能源汽车动力电池故障的分类，在使用过程中的步骤为： A、在汽车传感器获取新能源汽车初始数据后，对新能源汽车初始数据预处理； 所述步骤A包括： （1）、对原始数据进行数据清洗，将原始数据中存在的无意义数据和异常值数据进行删除； （2）、采用线性差值法进行数据扩充，所述线性差值法为： （1） 式中，为新生成的样本数据；和分别为前后两个原始样本数据；为原始样本中间插入新数据的个数；为新数据生成的位置； （3）、采用最大最小归一化法对数据进行归一化处理消除各维数据之间存在的量级差别，所述最大最小归一化法为： （2） 式中，为归一化后的数据；为原始数据；为样本数据所在列的最大值；为样本数据所在列的最小值； （4）、利用皮尔逊相关系数法降低数据的维度，所述的皮尔逊相关系数法为： （3） 式中，为、两列数据的相关系数值；为、之间的协方差；和分别表示、各自的标准差； （5）、降低数据维度后，将数据样本转化为40×40×1大小的图片作为分类模型的最终输入； （6）、将数据划分为训练集和测试集，训练集与测试集的比值为2:1； B、在数据预处理后，将数据输入ShuffleDarkNet37-SE分类网络； 所述分类网络包括： （1）、将DarkNet53减少16层卷积层，将网络命名为DarkNet37； （2）、将通道注意力模块融合进DarkNet37网络，组合成为DarkNet37-SE网络； （3）、将ShuffleNet和DarkNet37-SE的结果通过全连接层网络结合，再通过归一化指数输出分类概率，形成ShuffleDarkNet37-SE分类方法；所述的归一化指数为： （4） 式中，exp是自然常数；表示预测结果类别属于的概率大小；代表类别的总数； C、输出新能源汽车电池故障分类结果进行预警。

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