恭喜深圳富士伟业科技有限公司吴良军获国家专利权
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龙图腾网恭喜深圳富士伟业科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的汽车故障诊断方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119247937B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411764629.3，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于深度学习的汽车故障诊断方法及系统是由吴良军;练庆岭;白云飞;隆勋;黄卫勇设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的汽车故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车故障诊断仪技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的汽车故障诊断方法及系统，其先获取目标汽车的故障码数据，然后基于采集时序数据表征的顺序将多个故障码进行分组，基于预设词嵌入矩阵将多帧故障码集合中的所有故障码转化为词向量，合并同一帧故障码集合中的词向量，得到每一帧故障码集合的上下文向量，最后将多个上下文向量输入至预设神经网络诊断模型中，得到目标汽车的故障诊断结果。相比于现有技术，本发明一方面通过对多个故障码进行分组的方式降低了故障码在时间尺度上的维度，另一方面还利用词嵌入技术降低了故障码在本身种类尺度上的维度，解决了现有技术中基于深度学习的汽车故障诊断方法存在维度爆炸的问题。
本发明授权一种基于深度学习的汽车故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的汽车故障诊断方法，其特征在于，包括：获取目标汽车的故障码数据，故障码数据包括多个故障码以及每个故障码对应的采集时序数据；基于采集时序数据表征的顺序，将多个故障码进行连续地分组，得到多帧故障码集合；基于预设词嵌入矩阵将多帧故障码集合中的所有故障码转化为词向量，合并同一帧故障码集合中的词向量，得到每一帧故障码集合的上下文向量；将多个上下文向量输入至预设神经网络诊断模型中，得到目标汽车的故障诊断结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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