南昌智能新能源汽车研究院董光宇获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌智能新能源汽车研究院申请的专利基于深度学习的内燃机标定系统及方法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：CN114819086B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210461354.0，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于深度学习的内燃机标定系统及方法是由董光宇;陈韵;牛庆仁;李理光;廖善彬;黄晓波设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的内燃机标定系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的内燃机标定系统及方法，该系统包括数据采集模块、前馈执行模块和远程神经网络训练模块：数据采集模块用于采集内燃机的数据，并将数据转换成输入参数；前馈执行模块包括一神经网络模型及执行器，神经网络模型用于对输入参数进行数据处理，以得到训练数据；远程神经网络训练模块用于针对标定目标选择神经网络算法，并根据神经网络算法对训练数据进行训练，得到更新后的模型参数；执行器用于根据更新后的模型参数更新神经网络模型，并利用更新后的神经网络模型对标定目标执行标定。本发明基于数据分时实时上传到下载的远程神经网络训练模块，实现内燃机不同工况下排放指标的精确预测。
本发明授权基于深度学习的内燃机标定系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的内燃机标定系统，其特征在于，包括数据采集模块、前馈执行模块和远程神经网络训练模块： 所述数据采集模块用于采集内燃机的数据，并将所述数据转换成所述前馈执行模块的输入参数； 所述前馈执行模块至少包括一神经网络模型以及执行器，所述神经网络模型用于对所述输入参数进行数据处理，以得到所述远程神经网络训练模块的训练数据； 所述远程神经网络训练模块用于针对标定目标选择对应的神经网络算法，并根据所述神经网络算法对所述训练数据进行训练，得到更新后的模型参数，其中，所述神经网络算法包括输入层、LSTM网络层、全连接层以及线性输出层，所述神经网络算法采用Adam优化方法对所述训练数据进行网格训练； 所述执行器用于根据所述更新后的模型参数更新所述神经网络模型，并利用所述更新后的神经网络模型对所述标定目标执行标定。
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