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68.电池的多维特征参数的参数值转化为所述待监2获取待监测蓄电池在当前时间段的多维特征参数的参数值，包括所述待监测蓄电池在所述当前时间段的多个目标电压、多个目标电流和多个目标温将所述待监测蓄电池的多维特征参数的参数值转化为所述待监测蓄电池的多通道矩将所述待监测蓄电池的多通道矩阵输入神经网络模型，以确定所所述目标电流包括所述待监测蓄电池在所述当前时间段的谷底电流和峰值电流；和/或所述目标温度包括所述待监测蓄电池在所述当前时间段的谷底温度和峰对所述待监测蓄电池的多维特征参数的参数值进行标准化，得到将所述待监测蓄电池的多维特征参数的标准化参数值转化为所述待监测蓄电池的多获取训练数据，其中，所述训练数据包括多个参考蓄电池在将每个参考蓄电池在每个参考时间段的多维特征参数的参数值转化为所述每个参考根据每个参考蓄电池在每个参考时间段的多通道矩阵及其对应转化模块，被配置为将所述待监测蓄电池的多维特征参数的参数值3维度特征参数之间的关联关系，每个通道矩阵的元素值由不同维度特征参数的参数值构征所述多个目标电流和所述多个目标温度之间的关联确定模块，被配置为将所述待监测蓄电池的多通道矩阵输入神耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配行如权利要求1至5任一项所述的蓄电池状8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机45电压和峰值电压；和/或所述目标电流包括所述待监测蓄电池在所述当前时间段的谷底电流和峰值电流；和/或所述目标温度包括所述待监测蓄电池在所述当前时间段的谷底温度测蓄电池的多通道矩阵包括：对所述待监测蓄电池的多维特征参数的参数值进行标准化，多个参考蓄电池在参考时间段的多维特征参数的参数值以及每个参考蓄电池在每个参考待监测蓄电池的多维特征参数的参数值转化为所述待监测蓄电池的多通道矩阵；确定模6[0034]在一些实施例中，多维特征参数包括待监测蓄电池在当前时间段的多个目标电度包括待监测蓄电池在当前时间段的谷底温度和[0036]以目标电压包括谷底电压Ut和峰值电压Up、目标电流包括谷底电流It和峰值电流p、目标温度包括谷底温度Tt和峰值温度Tp为例，多维特征参数的参数值可以表示为向量ttpp7道矩阵表征所述多个目标电流和所述多个目标温度之间的关[0039]以目标电压包括谷底电压Ut和峰值电压Up、目标电流包括谷底电流It和峰值电流pppp[0044]在一些实施例中，神经网络模型包括但不限于卷积神经网络(Convolutional[0049]最后，根据每个参考蓄电池在每个参考时间段的多通道矩阵及其对应的状态标8[0054]获取模块21被配置为获取待监测蓄电池在当前时间段的[0055]转化模块22被配置为将待监测蓄电池的多维特征参数的参数值转化为待监测蓄[0056]确定模块23被配置为根据待监测蓄电池的

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