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基于长短时记忆自编码器的锂电池异常检本发明公开的基于长短时记忆自编码器的毕的自编码器模型结合正常与异常电压曲线确2设定数据批次大小b，使用训练集中的正常状态集合D'n对所构建的自编码器进行训32.根据权利要求1所述的基于长短时记忆自编码器的锂电池异常检测方法，其特征在在恒流条件下分别对已标定为正常和异常的两类电池进行循环充放电，每充电一次，3.根据权利要求1所述的基于长短时记忆自编码器的锂电池异常检测方法，其特征在将状态正常的锂电池电压曲线随机抽取60%作为训练集合，剩下的40%正常锂电池电压曲线和所有异常锂电池电压曲线组成测试集合，测试集合中锂电池的标签集合为4习的方法，从电池管理系统(Batterymanagementsystem,BMS)日[0006]本发明所采用的技术方案是，基于长短时记忆自编码器5[0017]将状态正常的锂电池电压曲线随机抽取60％作为训练集合X，剩下的40％正常锂电池电压曲线和所有异常锂电池电压曲线组成测试集合B，测试集合中锂电池的标签集合[0021]步骤3.3、建立长短时记忆[0028]步骤5.1、设定阈值的起始值θstart，步长θstep和终止值θend，建立阈值集合Θ=6[0047]本发明的有益效果是：本发明基于长短时记忆自编码器[0050]图3是本发明基于长短时记忆自编码器的锂电池异常检测方法中长短时记忆神经[0051]图4是本发明基于长短时记忆自编码器的锂电池异常检测方法中阈值选取方法示[0053]本发明基于长短时记忆自编码器的锂电池异常检测方法，具体按照以下步骤实7[0059]将状态正常的锂电池电压曲线随机抽取60％作为训练集合X，剩下的40％正常锂电池电压曲线和所有异常锂电池电压曲线组成测试集合B，测试集合中锂电池的标签集合Encoder输出为其中t表示为电压曲线滑动8[0073]步骤5.1、设定阈值的起始值θstart，步长θstep和终止值θend，建立阈值集合Θ=[0079]FP(FalsePos[0081]FN(FalseNeg[0082]步骤5.4、根据步骤5.3统计出的指标，依照以下公式计算假阳率FPR(Truepositiverate)和正阳率TPR([0086]步骤5.6、以FPR集合为横坐标，TPR集合为纵坐标，绘制ROC曲线(Receiver

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