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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本公开提供一种增强局部感知注意力的模型训练方法、预测方法和装置，包括：获取模型训练样本；将模型训练样本输入预设网络模型的Embedding模块，得到高维空间表征数据；将高维空间表征数据输入预设网络模型的编码器模块，得到局部感知表征数据；将局部感知表征数据输入预设网络模型的解码器模块，得到训练车辆行驶时的制动意图预测结果；采用预设损失函数，基于制动意图预测结果对预设网络模型进行训练，得到制动意图预测模型。从而，通过增强预测模型对局部数据变化趋势的敏感性，有效提升模型预测精度，大幅度提高行车安全。
主权项：1.一种增强局部感知注意力的模型训练方法，其特征在于，应用于预设网络模型，所述预设网络模型包括：Embedding模块、编码器模块和解码器模块，所述Embedding模块用于进行数据高维映射，所述编码器模块用于对高维映射数据进行局部感知捕捉，所述解码器模块用于对局部感知捕捉数据进行低维映射；所述方法包括：获取模型训练样本，所述模型训练样本中包括：时间序列交互信息，所述时间序列交互信息用于描述训练车辆行驶时不同时间点采集的肌电信号数据和所述训练车辆的行驶状态数据；将所述模型训练样本输入所述预设网络模型的Embedding模块，得到高维空间表征数据；将所述高维空间表征数据输入所述预设网络模型的编码器模块，得到局部感知表征数据；将所述局部感知表征数据输入所述预设网络模型的解码器模块，得到所述训练车辆行驶时的制动意图预测结果；采用预设损失函数，基于所述制动意图预测结果对所述预设网络模型进行训练，得到制动意图预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 增强局部感知注意力的模型训练方法、预测方法和装置
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