系统故障检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118819925A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410803430.0

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 本发明实施例公开一种系统故障检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:将样本多数据源数据输入至待训练的系统故障检测模型;通过特征提取网络获取多个样本单数据源特征;通过模型的多个自编码器的编码器基于多个样本单数据源特征获取样本多数据源融合特征,并通过相应自编码器的解码器基于样本多数据源融合特征获取多个重构样本特征;通过分类检测网络,基于样本多数据源融合特征获取系统故障检测结果;以及基于系统故障检测结果和多个重构样本特征对所系统故障检测模型中的模型参数进行调整。本发明实施例能够对多数据源信息进行有效融合,提高系统故障检测的全面性、准确性和检测效率。

    一种自动驾驶数据记录系统的测试评价方法、装置及终端

    公开(公告)号:CN118152267A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410160817.9

    申请日:2024-02-05

    Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶数据记录系统的测试评价方法、装置及终端,属于自动驾驶技术领域,包括构建层次结构模型,所述层次结构模型包括:自动驾驶数据记录系统功能与性能的综合评价指标;基于层次分析法根据所述层次结构模型和判断矩阵标度表得到多个层级指标权重集;基于模糊综合评价法得到多个模糊矩阵,分别根据多个模糊矩阵和层级指标得到多个最上层综合评价矩阵;根据多个所述最上层综合评价矩阵得到自动驾驶数据记录系统综合得分,根据所述自动驾驶数据记录系统综合得分得到测试评价结果。本发明可满足自动驾驶数据记录系统在功能与性能上的评价需求。为自动驾驶数据记录系统提供评价依据,有利于智能网联汽车产业的发展和推广应用。

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