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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司
摘要：本申请提供一种汽车行驶日志异常检测模型构建方法及装置，该方法包括：采集汽车行驶日志数据采集；利用预训练的大语言模型提取日志文本内容特征向量与日志返回时间特征向量；通过多层自编码器对日志文本内容特征向量与日志返回时间特征向量进行特征融合与降维；基于改进卷积神经网络的汽车行驶日志异常检测模型训练；将训练好的电动汽车行驶状态日志异常检测部署到车载软件平台上。该方法及装置能够构建高效处理高维度数据、快速收敛且准确识别异常状态的汽车行驶日志异常检测模型，提升了电动汽车行驶日志异常检测的准确性和实时性，从而更好地保障电动汽车的安全行驶。
主权项：1.一种汽车行驶日志异常检测模型构建方法，其特征在于，包括：采集汽车行驶日志数据；其中，所述汽车行驶日志数据至少包括多维日志数据、日志返回时间和日志状态；对所述多维日志数据和所述日志返回时间进行特征提取，得到组合特征向量；通过预先构建的多层自编码器对所述组合特征向量进行融合降维处理，得到重构融合特征向量；根据所述重构融合特征向量和所述日志状态构建训练数据集；构建基于改进卷积神经网络的原始日志异常检测模型；获取模型训练配置参数；其中，所述模型训练配置参数至少包括交叉熵损失函数、训练终止条件以及梯度更新算法；基于所述训练数据集和所述模型训练配置参数对所述原始日志异常检测模型进行训练，得到训练好的汽车行驶日志异常检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 一种汽车行驶日志异常检测模型构建方法及装置
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