摘要
本发明公开了车辆故障预测模型的训练方法、装置及车辆故障预测方法,其中方法包括获取不同传感器来源的样本数据,利用神经网络模型对所述样本数据进行特征提取,并基于注意力机制将提取的所述特征进行加权融合获得目标特征;构建故障知识图谱,并将所述故障知识图谱转化为低维向量表示;利用所述目标特征及所述低维向量表示对多模态深度学习模型进行对抗训练获得故障预测模型,所述多模态深度学习模型包括双分支神经网络,一个分支神经网络用于所述目标特征训练,另一个分支神经网络用于处理所述低维向量表示;所述双分支神经网络基于跨模态注意力机制实现不同模态信息的融合。本发明能够有效处理智能汽车的多源异构数据,实现高精度的故障预测。
技术关键词
车辆故障预测
多模态深度学习
故障预测模型
注意力机制
深度学习模型
神经网络模型
分支
车载诊断系统数据
电池管理系统数据
专家知识库构建
跨模态
车辆故障诊断
动态知识图谱
样本
空间特征提取
GCN模型
校准算法
传感器
系统为您推荐了相关专利信息
管理优化系统
高强度电缆
分布式传感器网络
可视化模块
高精度压力传感器
深度特征提取
交叉注意力机制
大语言模型
位置编码信息
序列特征
动态优化方法
交通信号优化
车道
交通信号灯
动态优化系统