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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种锂离子电池缺陷事件演化预测方法和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：CN120633814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511142075.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种锂离子电池缺陷事件演化预测方法和装置是由吴向平;张荣运;梅毅鸣设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池缺陷事件演化预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种锂离子电池缺陷事件演化预测方法和装置，包括：获取锂离子电池缺陷数据，并对锂离子电池缺陷数据进行预处理，得到预处理后的数据；使用BERT‑BiLSTM‑CRF模型对预处理后的数据进行缺陷事件抽取，得到缺陷事件抽取结果；基于缺陷事件抽取结果，使用缺陷事件关系抽取模型对各个缺陷事件之间的关系进行抽取，得到缺陷事件关系抽取结果；其中，缺陷事件关系抽取模型是对提示学习框架进行改进后得到的；基于缺陷事件抽取结果和缺陷事件关系抽取结果，构建锂离子电池缺陷事理图谱，并基于锂离子电池缺陷事理图谱进行演化预测，从而能够预防缺陷事件的发生。

本发明授权一种锂离子电池缺陷事件演化预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池缺陷事件演化预测方法，其特征在于，包括： 获取锂离子电池缺陷数据，并对所述锂离子电池缺陷数据进行预处理，得到预处理后的数据； 使用BERT-BiLSTM-CRF模型对所述预处理后的数据进行缺陷事件抽取，得到缺陷事件抽取结果；其中，所述BERT-BiLSTM-CRF模型包括BERT特征提取层、多粒度特征提取层、注意力机制层、动态权重融合层、序列建模层和分类解码层，所述BERT特征提取层分别与所述多粒度特征提取层、所述注意力机制层和所述动态权重融合层连接，以及所述动态权重融合层分别与所述多粒度特征提取层、所述注意力机制层、所述序列建模层连接，以及所述序列建模层还与所述分类解码层连接； 基于所述缺陷事件抽取结果，使用缺陷事件关系抽取模型对各个所述缺陷事件之间的关系进行抽取，得到缺陷事件关系抽取结果；其中，所述缺陷事件关系抽取模型是对提示学习框架进行改进后得到的； 基于所述缺陷事件抽取结果和所述缺陷事件关系抽取结果，构建锂离子电池缺陷事理图谱，并基于所述锂离子电池缺陷事理图谱进行演化预测； 其中，所述缺陷事件关系抽取模型包括依次连接的输入层、预训练语言模型层、并行答案预测层和融合判别层；其中，所述输入层用于基于所述缺陷事件抽取结果，构建包括待确定关系的两个所述缺陷事件和两个关系预测位MASK的提示模板，所述预训练语言模型层用于解析所述提示模板的上下文语义，提取所述MASK位置的关系表示向量，所述并行答案预测层用于为每个所述MASK位置独立计算候选关系概率分布，所述融合判别层用于独立选择每个所述MASK位置的最优关系标签。

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