申请/专利权人：孝感楚能新能源创新科技有限公司

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932399A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本申请公开了一种基于机器学习算法的电池电极一致性判定方法及装置，通过在不同工艺参数所制备出的电极片上裁剪出多组子样品，以根据所有子样品的重量负载、涂层厚度以及相应工艺参数确定出每个电极片的初始数据；接着可基于多种类型的机器学习算法联合对所有电极片的初始数据进行处理，以得到所有电极片所划分的每个簇群所对应的准确性以及可靠性更高的判定结果，并利用该判定结果以及工艺参数对分类模型进行训练，可使训练后的分类模型根据电池电极的工艺参数能快速准确的预测出一致性，不仅不会受到主观因素的评判以及过多投入所带来的影响，还可极大提高电极判定效率。

主权项：1.一种基于机器学习算法的电池电极一致性判定方法，其特征在于，包括：按照至少两种工艺参数进行制备处理，得到与每种工艺参数对应的电极片；按照预设的方向从每个所述电极片上裁剪出至少两组子样品，并基于每个所述电极片所对应的所有子样品以及相应的所述工艺参数，确定出每个所述电极片的初始数据；基于所有所述电极片的初始数据将所有所述电极片划分为至少两个簇群，并分别确定出每个所述簇群所对应的第一判定结果；其中，每个所述簇群包括至少一个所述电极片；根据所有所述簇群所对应的第一判定结果、每个所述簇群中所有所述电极片的初始数据以及预设的分类模型，得到每个所述电极片的第二判定结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 孝感楚能新能源创新科技有限公司 一种基于机器学习算法的电池电极一致性判定方法及装置

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