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申请/专利权人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司
摘要：本申请提供一种基于深度Q网络的车辆风险评估方法、装置、系统、设备及介质，该方法包括，采集初始车辆行驶数据并对其进行特征识别得到车辆状态特征向量，基于深度Q网络算法和历史状态特征向量对初始状态识别模型进行训练，以得到目标车辆状态识别模型，将当前状态特征向量输入目标车辆状态识别模型，以基于目标车辆状态模型的输出结果评估目标车辆的风险等级；通过利用深度Q网络算法对车辆状态进行预测，提高了电动汽车风险评估的准确性和效率，有助于及时识别并应对潜在风险，保障行车安全。
主权项：1.一种基于深度Q网络的车辆风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：采集初始车辆行驶数据，所述初始车辆行驶数据包括历史数据和当前数据；对所述初始车辆行驶数据进行预处理，包括数据清洗以去除噪声和异常值；从预处理后的数据中提取特征，并基于提取得到的特征构建车辆状态特征向量，其中，基于历史数据得到的特征向量定义为历史特征向量，基于当前数据得到的特征向量定义为当前特征向量；设计并构建深度Q网络模型，并使用历史状态特征向量和相应的风险等级标签对模型进行训练，以得到目标车辆状态识别模型；深度Q网络模型的设计包括选择网络构建参数，所述网络构建参数至少包括网络结构、激活函数、损失函数以及优化器；将所述当前状态特征向量输入所述目标车辆状态识别模型，以基于所述目标车辆状态模型的输出结果评估所述目标车辆的风险状态，所述风险状态包括风险类别和风险等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司 基于深度Q网络的车辆风险评估方法、装置、设备及介质
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