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龙图腾网获悉株式会社力森诺科申请的专利预测方法、预测程序产品及信息处理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：CN116529615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202180070525.0，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权预测方法、预测程序产品及信息处理装置是由仓内裕史;南拓也;伊藤祐司;香野大辅;井上浩文;奥野好成设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测方法、预测程序产品及信息处理装置在说明书摘要公布了：提供一种即使材料和设计发生了变化也无需重新准备用于机器学习的学习数据且循环寿命是以概率分布的形式表示的锂离子电池的寿命预测方法。本发明的锂离子电池的寿命预测方法为，由计算机执行：步骤a，获取包括电池的循环测量数据和寿命数据的学习数据；步骤b，针对一个以上的预测执行循环次数，应用所述学习数据使寿命预测模型进行学习，获取与各个预测执行循环次数对应的已学习寿命预测模型的集合；步骤c，至所述预测执行循环次数为止依次获取作为预测对象的电池的预测用循环测量数据；及步骤d，将至预测执行循环次数为止所获取的预测用循环测量数据分别输入对应的预测执行循环次数的已学习寿命预测模型，获取作为输出的各个预测执行循环次数的寿命的概率分布。

本发明授权预测方法、预测程序产品及信息处理装置在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池的寿命预测方法，其特征在于，由计算机执行： 步骤a，获取包括电池的循环测量数据和寿命数据的学习数据； 步骤b，针对一个以上的预测执行循环次数，应用所述学习数据使寿命预测模型进行学习，获取与各个预测执行循环次数对应的已学习寿命预测模型的集合； 步骤c，至所述预测执行循环次数为止依次获取作为预测对象的电池的预测用循环测量数据；及 步骤d，将至预测执行循环次数为止所获取的预测用循环测量数据分别输入对应的预测执行循环次数的已学习寿命预测模型，获取作为输出的各个预测执行循环次数的寿命的概率分布， 所述寿命预测模型具有 数据整形部，将所述循环测量数据整形为固定长度数据； 特征量提取部，将所述固定长度数据压缩为压缩数据；及 非线性转换部，使所述压缩数据转换为映射至高维空间的非线性特征量数据以作为非线性特征量数据， 并与回归部按此顺序连接而成，其中，所述回归部将所述非线性特征量数据作为输入，并输出寿命的概率分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人株式会社力森诺科，其通讯地址为：日本东京都；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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