[发明专利]基于人工智能半监督学习聚类假设方法建立不同车型分工况远程定损系统及方法在审
| 申请号： | 201610365678.9 | 申请日： | 2016-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN106056453A | 公开（公告）日： | 2016-10-26 |
| 发明（设计）人： | 田雨农;刘俊俍 | 申请（专利权）人： | 大连楼兰科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 李猛 |
| 地址： | 116023 辽宁省大连*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于人工智能半监督学习聚类假设方法建立不同车型分工况远程定损系统及方法,属于车辆定损领域,为了解决车辆碰撞后，对于工况的检测的问题，技术要点是：工况检测子系统，判断碰撞发生的所有工况信息；工况检测子系统，判断碰撞发生的所有工况信息；所述工况检测子系统对工况训练数据进行学习从而生成工况模型，所述工况模型建立使用半监督学习聚类假设方法。效果是：上述技术方案，可以实现对于车辆碰撞的工况检测，在远程定损的这个技术领域使用了机器学习的方法，针对的机器学习方法，在定损过程中，判别的准确率上得以提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 监督 学习 假设 方法 建立 不同 车型 工况 远程 系统 | ||
【主权项】：
一种基于人工智能半监督学习聚类假设方法建立不同车型分工况远程定损系统，其特征在于，包括：车型选择子系统，选择车辆所对应的车型数据作为总数据集；数据分类子系统，读取CAE仿真数据和实车数据，并相应对数据进行分类；碰撞检测子系统，判断车辆在行车过程中是否发生碰撞；所述碰撞检测子系统对碰撞训练数据进行学习从而生成碰撞模型，所述碰撞模型建立使用半监督学习聚类假设方法；工况检测子系统，判断碰撞发生的所有工况信息；所述工况检测子系统对工况训练数据进行学习从而生成工况模型，所述工况模型建立使用半监督学习聚类假设方法。
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