摘要
用于训练用来估算最大摩擦系数的机器学习法的设备和方法,其中,提供具备带有待调整的参数的机器学习法的学习单元,其被构造成根据描述状态数据的训练数据集通过生成具有损失值的损失函数来训练机器学习法,损失值表征作为基准数据的实际最大摩擦系数与通过机器学习法预测的估算的最大摩擦系数之间的差异;设置有预处理模块,其被构造成用于接收约束数据,约束数据与至少一个训练数据集相关;预处理模块被构造成根据约束数据生成针对最大摩擦系数的动态的上边界和下边界,以在训练阶段期间对损失函数进行适应性调整;学习单元被构造成在考虑到用于对损失函数进行适应性调整的针对最大摩擦系数的动态的上、下边界的情况下完成对机器学习法的训练。
技术关键词
机器学习法
数据
车辆轮胎
人工神经网络
动态
加速度
参数
转向角
模块
线性单元
行驶车辆
阶段
基准
计算机
传感器
基础
系统为您推荐了相关专利信息
训练集数据
负荷预测模型
Stacking集成学习
深度置信网络
负荷预测方法
时序特征
交通流状态
高速公路服务区
加权损失函数
样本
汽车故障检测方法
故障传播路径
车辆系统故障
融合传感器
多传感器
桩基模型试验
实时数据采集装置
液压千斤顶
激光位移传感器
钢制套筒
船舶
静态障碍物
风险预警方法
高清图像采集装置
风险评估模型