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申请/专利权人：元拓科技(大连)有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提供一种芯片模拟软件的数据处理方法及系统，方法包括：获取缓存数据，所述缓存数据包括输入数据及对应的输出数据、输出结果过程的系统日志；根据所述输入数据确定不同驾驶场景及根据所述输出数据确定不同行为决策后，对所述缓存数据进行标记得到缓存标记数据；基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值、获取难度及获取成本；根据所述不同行为决策的热点特征值、不同行为决策的获取难度及不同行为决策的获取成本得到不同行为决策的优化优先级；根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化。该方法能保证数据优化的准确性，释放缓存空间，提高系统运行效率。

主权项：1.一种芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，包括：获取缓存数据，所述缓存数据包括输入数据及对应的输出数据、输出结果过程的系统日志；根据所述输入数据确定不同驾驶场景及根据所述输出数据确定不同行为决策后，对所述缓存数据进行标记得到缓存标记数据；基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值；基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的获取难度；基于所述缓存标记数据得到不同行为决策的获取成本；根据所述不同行为决策的热点特征值、不同行为决策的获取难度及不同行为决策的获取成本得到不同行为决策的优化优先级；根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化；基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值，包括：根据缓存标记数据计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度及不同驾驶场景的验证占比；基于所述不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度及不同驾驶场景的验证占比计算得到不同行为决策的加权热点程度；将所述不同行为决策的加权热点程度作为所述不同行为决策的热点特征值；所述根据缓存标记数据计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度，包括：根据缓存标记数据获取不同驾驶场景下不同行为决策的出现频率和时间戳信息；基于所述不同驾驶场景下不同行为决策的时间戳信息计算不同驾驶场景下不同行为决策的时间戳密度和时间戳分布重心时刻；基于所述不同驾驶场景下不同行为决策的出现频率、时间戳密度和时间戳分布重心时刻计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度；所述不同行为决策的加权热点程度的计算公式为： 其中，表示行为决策的加权热点程度，，表示驾驶场景的总数量，表示驾驶场景下行为决策的热点程度，表示驾驶场景的验证占比；所述输入数据包括环境感知数据；基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的获取难度，包括：通过分析不同行为决策所对应的所有驾驶场景的环境感知数据得到不同行为决策的获取难度；基于所述缓存标记数据得到不同行为决策的获取成本，包括：根据所述输出结果过程的系统日志获得不同行为决策的成本参数，所述成本参数包括响应时间、带宽消耗、计算资源；对所述成本参数进行去单位化并取和值得到所述不同行为决策的获取成本；所述不同行为决策的优化优先级的计算公式为： 其中，表示行为决策的优化优先级，表示归一化函数，表示行为决策的加权热点程度，表示行为决策的获取成本，表示行为决策的获取难度，表示行为决策的时效性；在驾驶场景下行为决策的热点程度的计算公式为； 式中，表示驾驶场景下行为决策的热点程度，表示归一化函数，表示行为决策的时间戳分布重心的时间戳与当前时刻的时间间隔，表示驾驶场景下行为决策出现的时间戳密度，表示驾驶场景下行为决策的出现频率；不区分驾驶场景，决策行为决策的计算公式为； 式中，行为决策的热点程度，表示归一化函数，表示不区分驾驶场景下行为决策的时间戳分布重心的时间戳与当前时刻的时间间隔，表示行为决策出现的时间戳密度，表示行为决策的出现频率。

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