摘要
本发明公开了一种车辆行驶电子信息系统,包括:边缘计算节点,中央控制节点,路径规划模块,导航指令模块,反馈模块,通过实时数据流处理技术和强化学习技术,实现了对突发性异常事件的及时响应和动态调整策略,提高了系统的响应速度和灵活性,采用数据清洗算法和多源数据融合技术,通过卡尔曼滤波算法和贝叶斯估计算法处理多源数据,提高了数据的准确性和可靠性。通过深度学习技术和迁移学习技术,在新车型和特殊情况下的识别效果得到了显著提升,减少了误识别和漏识别的现象。自动化与智能化的数据清洗与预处理不仅减少了人工干预,提高了数据处理的效率和准确性,通过联邦学习技术更新全局模型,适应了不同场景下的数据处理需求。
技术关键词
车辆行驶电子信息系统
强化学习技术
交通流量预测精度
智能交通信号
分布式机器学习
MapReduce模型
中央控制
卡尔曼滤波算法
估计算法
Dijkstra算法
车载设备
深度学习技术
节点
消息队列技术
指令模块
加速模型训练
预测交通流量
并行处理数据
增量学习方法
数据清洗算法
系统为您推荐了相关专利信息
容错机制
分布式机器学习
节点
数据同步
网络通讯协议
系统控制器
发射功率控制指令
无线环境信息
资源管理方法
服务器
分布式机器学习方法
数据隐私保护
节点
多模态特征融合
差分隐私
大语言模型
信用分配方法
神经网络模型
编码
解码器