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申请/专利权人：奇瑞汽车股份有限公司
摘要：本公开提供了基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，获取汽车三维模型造型数据，对所述三维模型造型数据进行预处理；利用预处理后的三维模型造型数据构建图网络数据；将所述图网络数据输入至GNN网络模型中，通过迭代地更新节点和边的特征学习节点之间的复杂关系，在每个图卷积层中，节点特征根据其邻居节点的特征进行更新，获取三维模型造型数据在图中传递和聚合的过程，通过多层图卷积层的迭代，提取节点之间的复杂关联关系，选择平均相对误差作为模型的损失函数，输出对应车型的三维模型造型数据的风险系数标签；本公开大大缩短预测的时间，减少计算的成本。
主权项：1.基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法，其特征在于，包括：获取汽车三维模型造型数据，对所述三维模型造型数据进行预处理；利用预处理后的三维模型造型数据构建图网络数据；将所述图网络数据输入至GNN网络模型中，通过迭代地更新节点和边的特征学习节点之间的复杂关系，在每个图卷积层中，节点特征根据其邻居节点的特征进行更新，获取三维模型造型数据在图中传递和聚合的过程，通过多层图卷积层的迭代，提取节点之间的复杂关联关系，选择平均相对误差作为模型的损失函数，输出对应车型的三维模型造型数据的风险系数标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奇瑞汽车股份有限公司 基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统
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