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申请/专利权人：中移物联网有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本申请提供一种车联网数据分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括多个训练样本，训练样本包括车联网数据和对应的分类标签；将车联网数据输入至霍普菲尔德网络层中，得到目标记忆模式数据；将目标记忆模式数据和对应的车联网数据输入至回声状态网络层，确定车联网数据对应的分类结果；根据目标记忆模式数据以及对应的车联网数据，确定霍普菲尔德网络层的能量函数值；根据分类结果以及对应的分类标签，确定回声状态网络层的损失函数值；判断损失函数值是否满足预设训练停止条件；若不满足，调整车联网数据分类模型的模型参数，直至满足预设训练停止条件，得到训练后的车联网数据分类模型。
主权项：1.一种车联网数据分类模型的训练方法，其特征在于，所述车联网数据分类模型包括霍普菲尔德网络层和回声状态网络层，所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括车联网数据和对应的分类标签；对每个训练样本，分别执行以下步骤：将所述车联网数据输入至所述霍普菲尔德网络层中，得到目标记忆模式数据；将所述目标记忆模式数据和对应的所述车联网数据输入至所述回声状态网络层，确定所述车联网数据对应的分类结果；根据所述目标记忆模式数据以及对应的车联网数据，确定所述霍普菲尔德网络层的能量函数值；根据所述分类结果以及对应的分类标签，确定所述回声状态网络层的损失函数值；判断所述霍普菲尔德网络层的能量函数值以及所述回声状态网络层的损失函数值是否满足预设训练停止条件；若不满足，调整所述车联网数据分类模型的模型参数，并利用所述训练样本集训练调整后的车联网数据分类模型，直至满足所述预设训练停止条件，得到训练后的车联网数据分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中移物联网有限公司 中国移动通信集团有限公司 车联网数据分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质及产品
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