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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供一种基于Transformer的车辆工况分类方法、产品及设备，该方法包括：基于车辆工况数据集获取真样本集；构建Transformer网络；对Transformer网络进行迭代训练获得车辆工况编码器；利用车辆工况编码器生成真样本集对应的抽象特征向量集，对抽象特征向量集进行聚类处理获得车辆工况分类结果；第t次迭代训练：编码器生成真样本子集对应的抽象特征向量子集；解码器重构真样本子集获得解码序列集；基于真样本子集对应的抽象特征向量子集计算聚类损失；基于真样本子集对应的抽象特征向量子集和解码序列集计算重构损失；求和聚类损失和重构损失获得第t次迭代的总损失。本发明还公开了一种计算机程序产品和电子设备。本发明加快了训练效率和提高了车辆工况分类准确性。
主权项：1.一种基于Transformer的车辆工况分类方法，其特征在于，包括：获取车辆工况数据集，基于所述车辆工况数据集获取真样本集；构建Transformer网络，所述Transformer网络包括编码器和解码器；对Transformer网络进行迭代训练获得车辆工况编码器；利用车辆工况编码器生成真样本集对应的抽象特征向量集，对抽象特征向量集进行聚类处理获得车辆工况分类结果；其中，对Transformer网络的第t次迭代训练包括：从真样本集中提取第t次迭代训练的真样本子集；编码器生成真样本子集对应的抽象特征向量子集；解码器基于真样本子集对应的抽象特征向量子集重构真样本子集获得解码序列集；基于真样本子集对应的抽象特征向量子集计算聚类损失；基于真样本子集对应的抽象特征向量子集和解码序列集计算重构损失；求和聚类损失和重构损失获得第t次迭代的总损失；若第t次迭代的总损失达到迭代停止条件，则将第t次迭代的编码器作为车辆工况编码器，否则根据第t次迭代的总损失利用梯度下降法更新Transformer网络的网络参数，t为正整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于Transformer的车辆工况分类方法、产品及设备
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