[发明专利]用于驾驶培训规划的深度学习方法及其应用在审
| 申请号： | 201910204504.8 | 申请日： | 2019-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN109948930A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 刘伟俊;秦磊;张泽涛;李家行 | 申请（专利权）人： | 北京泊远网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙) 11481 | 代理人： | 徐丁峰 |
| 地址： | 100022 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种深度学习方法、装置、电子设备及计算机可读介质。一种用于驾驶培训规划的深度学习方法包括：对学员特征进行预处理，得到预处理学员特征；对定制培训特征进行预处理，得到预处理定制培训特征；采集学员在第一预定时点至第N预定时点的进度特征；将所述预处理学员特征、预处理定制培训特征及所述进度特征作为输入，利用时序神经网络模型预测剩余培训时长。通过本方法可预测剩余培训时长，有效进行成本管理。 | ||
| 搜索关键词： | 预处理 培训特征 学员特征 驾驶培训 进度特征 时长 时点 神经网络模型预测 计算机可读介质 时序 成本管理 电子设备 可预测 学习 培训 规划 采集 应用 | ||
【主权项】：
1.一种用于驾驶培训规划的深度学习方法，其特征在于，包括：对学员特征进行预处理，得到预处理学员特征；对定制培训特征进行预处理，得到预处理定制培训特征；采集学员在第一预定时点至第N预定时点的进度特征；将所述预处理学员特征、预处理定制培训特征及所述进度特征作为输入，利用时序神经网络模型预测剩余培训时长。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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