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申请/专利权人：东风商用车有限公司
摘要：本申请公开了一种车辆故障诊断方法、装置、系统及存储介质，涉及车辆智能故障诊断技术领域，该冷却水泵诊断方法包括步骤：顺次采集多个时间段的车辆故障样本，分别训练形成多个子模型；将多个子模型并联形成并联模型后，串联一个结合层，形成复合模型；复合模型形成后，每训练一个新的子模型，则剔除并联模型中准确率最低的N个子模型，并将该新的子模型并联至并联模型，得到新的并联模型；基于新的并联模型，更新结合层的参数，得到新的复合模型；将车辆故障时的特征数据输入新的复合模型，输出该特征数据对应的类别概率。本申请，充分考虑了车辆内外部环境随着时间变化而造成的故障原因变化，并可快速得到准确度较高的诊断结果。
主权项：1.一种车辆故障诊断方法，其特征在于，其包括步骤：顺次采集多个时间段的车辆故障样本，分别训练形成多个子模型，其中，每个时间段的故障样本的特征数据作为一个训练数据集的输入数据，该故障样本的频度统计数据作为该训练数据集的真实输出；将所述多个子模型并联形成并联模型后，串联一个结合层，形成复合模型；所述复合模型形成后，每训练一个新的子模型，则剔除并联模型中准确率最低的N个子模型，并将该新的子模型并联至所述并联模型，得到新的并联模型；基于新的并联模型，更新所述结合层的参数，得到新的复合模型；将车辆故障时的特征数据输入所述新的复合模型，输出该特征数据对应的类别概率；所述训练一个新的子模型，具体包括：采集最近的时间段的车辆故障样本，得到新的训练数据集，并基于所述新的训练数据集训练得到新的子模型；所述剔除并联模型中准确率最低的N个子模型，具体包括：将所述新的训练数据集的输入数据输入至并联模型中，得到并联模型中各子模型的输出值；基于所述各子模型的输出值与所述新的训练数据集的真实输出，计算各输出值的准确率；以所述准确率从小到大进行排序，剔除前N个子模型，N大于或等于1；所述基于新的并联模型，更新所述结合层的参数，具体包括：将所述训练数据集的输入数据输入至所述新的并联模型，并以所述新的并联网络模型的输出值与真实输出的交叉熵作为损失函数，利用优化器进行反向传播，更新所述结合层的参数，优化损失函数。
全文数据：
权利要求：
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