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申请/专利权人：北京酷车易美网络科技有限公司

摘要：本发明提供一种车辆部件风险预估分析方法，其包括步骤：1、数据预处理；2、数据处理，构建输入序列，得到输入序列；3、构建Transformer模型；4、训练所述Transformer模型；5、所述Transformer模型检测应用。本发明提供的车辆部件风险预估分析方法，通过对海量历史检测与车辆维修数据的深度挖掘与智能分析，构建部件风险评估模型，能够精准识别高风险部件及潜在故障，为检测师提供实时辅助决策支持；能预测特定车型的常见故障部位，从而引导检测师重点关注。本发明不仅显著提升了检测师的工作效率，减少了人为疏漏，还为车主提供了更为透明、精准的检测报告，增强了消费者对交易过程的信任度。

主权项：1.一种车辆部件风险预估分析方法，其特征在于，包括步骤：1）数据预处理；2）数据处理，构建输入序列，得到输入序列；3）构建Transformer模型；4）训练所述Transformer模型；5）所述Transformer模型检测应用，其中，所述步骤1步骤：1A、总结车辆部件名称与部件状态并构建成语料库；1B、从所述语料库筛选语料元素，构建高风险部件语料库；1C、依据市场流通车辆创建车型库；1D、对车辆检测和维修信息进行清洗，去除无关信息，只保留与部件状态相关的文本；1E、依据语料库，对所述文本处理，提取部件名称和部件状态信息；1F、依据所述车型库对要分析的车辆识别代码进行解析匹配到相应的车型记录获取车型识别号，所述步骤3包括步骤：3A、调整Transformer模型，只需要使用编码器；3B、将所述输入序列传递给所述编码器，让所述编码器学习其中的关联关系；3C、添加分类层到输出向量上，用于预测关联部件的状态；所述步骤4包括步骤：4A、将预选的样本经所述步骤2转换成输入序列来训练所述步骤3所构建的Transformer模型；4B、使用交叉熵损失函数来衡量模型预测的准确性；4C、将总交叉熵损失通过模型反向传播，计算梯度；4D、使用优化器Adam根据所述梯度更新模型参数，以减小Transformer模型输出的预测结果与伪标签之间的交叉熵损失；4E、将所述步骤2构建的输入序列分为训练序列和验证序列，并采用所述训练序列迭代训练所述Transformer模型，使用所述验证序列来监控所述Transformer模型。

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