基于Conv-Attention-MLP的新能源汽車電池異常檢測(cè)方法

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摘 要： 針對(duì)于新能源汽車電池異常信號(hào)的檢測(cè)，傳統(tǒng)異常檢測(cè)方法對(duì)多個(gè)維度電池?cái)?shù)據(jù)檢測(cè)精度低、泛化性差等問(wèn)題，本文提出一種融合了卷積（Conv）、自注意力機(jī)制（Attention）和多層感知器（MLP）的Conv-Attention-MLP深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法首先對(duì)多個(gè)維度的時(shí)序數(shù)據(jù)使用特征卷積進(jìn)行降維，再利用多頭自注意力機(jī)制（MultiHead-Self-Attention， MSA）對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)間不同步以及數(shù)據(jù)邏輯之間的重建模，最后經(jīng)過(guò)多層感知機(jī)（MLP）的連續(xù)線性映射與非線性運(yùn)算，產(chǎn)生復(fù)雜的分段映射，以達(dá)到更好的擬合效果。（剩余7128字）