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龙图腾网恭喜成都赛力斯科技有限公司申请的专利一种车辆故障诊断模型及其训练和使用方法、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119151014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411613312.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种车辆故障诊断模型及其训练和使用方法、装置及介质是由李秋;张正萍;叶松林;李志强;陈仕强设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆故障诊断模型及其训练和使用方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车辆故障诊断模型及其训练和使用方法、装置及介质，通过获取故障信号、故障描述文本和真实故障类型以获知故障的时间特征和空间特征以及不同类型的故障之间的关联性，从而可以实现多种类型的故障诊断，并且将故障信号转换为故障图片以降低故障信号中的噪声信号，基于时间特征和空间特征融合故障图片和故障描述文本以得到故障图片的图片特征和故障描述文本的文本特征，并基于图片特征和文本特征以获得预测故障类型，以融合多模态特征提高诊断精度，且从时间和空间两个维度匹配图片特征和文本特征，以进一步提高模型的诊断精度和准确性。

本发明授权一种车辆故障诊断模型及其训练和使用方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆故障诊断模型的训练方法，其特征在于，包括：获取故障数据；其中，所述故障数据包括故障信号、故障描述文本和真实故障类型，所述故障信号和所述故障描述文本均包括时间特征和空间特征；根据所述故障信号，获得故障图片；其中，所述故障图片由所述故障信号进行时频域转化获得；根据所述故障图片、所述故障描述文本和初始模型，获得与所述故障图片和所述故障描述文本所对应的预测故障类型；其中，所述初始模型包括知识交融模块和分类模块，所述知识交融模块用于基于所述时间特征和所述空间特征融合所述故障图片和所述故障描述文本以得到所述故障图片的图片特征和所述故障描述文本的文本特征，所述分类模块用于基于所述图片特征和所述文本特征获得所述预测故障类型；调整所述初始模型的模型参数，以减少所述真实故障类型和所述预测故障类型之间的损失，获得所述车辆故障诊断模型；所述调整所述初始模型的模型参数，以减少所述真实故障类型和所述预测故障类型之间的损失，获得所述车辆故障诊断模型，包括：基于所述故障图片和所述故障描述文本，计算所述初始模型的空间损失函数；基于所述故障图片和所述故障描述文本，计算所述初始模型的时间损失函数；基于所述空间损失函数和所述时间损失函数，计算所述初始模型的损失函数；基于所述初始模型的损失函数，调整所述初始模型的模型参数，以实现所述真实故障类型和所述预测故障类型之间的损失小于预设的损失阈值，获得所述车辆故障诊断模型。

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