一种面向车载终端的车辆行为异常模式识别方法

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种面向车载终端的车辆行为异常模式识别方法，包括获取车载终端的传感数据；采用基于树木年轮仿生优化的全连接神经网络对获取数据进行特征提取，获得第一特征；采用基于掩码增强的自编码神经网络对第一特征进行特征降维，获得第二特征；采用基于量子混沌理论的分数阶神经网络构建分类器模型，利用第二特征进行分类器模型训练；利用训练后的分类器模型进行车辆行为异常模式识别。本发明提升了在实际应用中对异常行驶模式的识别精度。