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申请/专利权人：重庆人文科技学院
摘要：本发明属于EDR数据解析技术领域，公开了一种基于机器学习的汽车EDR数据解析方法，包括如下步骤：基于可信机构，进行用户注册；基于数据解析中心，构建汽车EDR知识图谱、数据解析模型以及图表生成模型；采集实时汽车基础信息，使用汽车EDR知识图谱，获取解析硬件配置方案，并采集加密后实时汽车EDR数据；进行登录验证，并对加密后实时汽车EDR数据进行解密；对解密后实时汽车EDR数据进行数据降维，并使用数据解析模型，进行数据解析，得到实时数据解析结果；使用图表生成模型，生成实时数据解析图表和实时汽车EDR数据解析报告。本发明解决了现有技术存在的安全性低、效率低、准确性差、步骤复杂以及价值低的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的汽车EDR数据解析方法，其特征在于：包括如下步骤：基于可信机构，进行汽车EDR用户注册，得到汽车EDR用户的公私密钥对，将公私密钥对中的私钥保存至对应的汽车EDR，并将公私密钥对中的公钥公布至数据解析中心；基于数据解析中心，采集汽车EDR知识大数据和若干历史汽车EDR数据，根据汽车EDR知识大数据，构建汽车EDR知识图谱，并根据若干历史汽车EDR数据，构建数据解析模型和图表生成模型；采集实时汽车基础信息，根据实时汽车基础信息，使用汽车EDR知识图谱，获取对应的解析硬件配置方案和数据关键指标集合，并根据解析硬件配置方案，采集汽车EDR中存储的根据私钥进行加密的加密后实时汽车EDR数据；采集汽车EDR用户的用户账户密码信息，对用户账户密码信息进行登录验证，登录验证通过后，返回对应的公钥，并根据公钥，对加密后实时汽车EDR数据进行解密，得到对应的解密后实时汽车EDR数据；根据数据关键指标集合，对解密后实时汽车EDR数据进行数据降维，得到对应的降维后实时汽车EDR数据，并使用数据解析模型，对降维后实时汽车EDR数据进行数据解析，得到对应的实时数据解析结果；根据实时数据解析结果和降维后实时汽车EDR数据，使用图表生成模型，生成对应的实时数据解析图表，并根据实时数据解析图表，生成对应的实时汽车EDR数据解析报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆人文科技学院 一种基于机器学习的汽车EDR数据解析方法
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