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申请/专利权人：中国第一汽车股份有限公司
摘要：本发明实施例公开一种系统故障检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将样本多数据源数据输入至待训练的系统故障检测模型；通过特征提取网络获取多个样本单数据源特征；通过模型的多个自编码器的编码器基于多个样本单数据源特征获取样本多数据源融合特征，并通过相应自编码器的解码器基于样本多数据源融合特征获取多个重构样本特征；通过分类检测网络，基于样本多数据源融合特征获取系统故障检测结果；以及基于系统故障检测结果和多个重构样本特征对所系统故障检测模型中的模型参数进行调整。本发明实施例能够对多数据源信息进行有效融合，提高系统故障检测的全面性、准确性和检测效率。
主权项：1.一种系统故障检测模型训练方法，其特征在于，包括：将与系统故障相关的样本多数据源数据输入至待训练的系统故障检测模型；所述系统故障检测模型包括：特征提取网络、与所述样本多数据源数据的各个数据源一一对应的多个自编码器和分类检测网络；通过所述特征提取网络，对所述样本多数据源数据根据相应数据源进行特征提取得到分别与所述各个数据源对应的多个样本单数据源特征；通过所述多个自编码器的编码器，基于自注意力机制对所述多个样本单数据源特征进行特征融合，得到样本多数据源融合特征，并通过相应所述自编码器的解码器，基于所述样本多数据源融合特征重构各个样本单数据源特征得到多个重构样本特征；通过所述分类检测网络，基于所述样本多数据源融合特征获取系统故障检测结果；以及基于所述系统故障检测结果和所述多个重构样本特征确定训练损失函数的函数值，并根据所述训练损失函数的函数值对所系统故障检测模型中的模型参数进行调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国第一汽车股份有限公司 系统故障检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质
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