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申请/专利权人：广东数鼎科技有限公司

摘要：本发明公开了一种汽车故障检测模型更新及故障预判方法、装置。提取汽车原始数据对故障有影响的第一故障影响变量以及每个故障对应的生存函数；当所述汽车原始数据超过预设比例时，通过训练第一神经网络以及第二神经网络分别获得对故障有影响的第二故障影响变量以及第二神经网络最后一层神经元；根据所述第一故障影响变量、所述第二故障影响变量、所述第二神经网络最后一层神经元、所述生存函数以及所述汽车原始数据中的车龄数据，更新所述故障检测模型中的故障大类贝叶斯检测网络以及若干个具体故障贝叶斯检测网络，获取更新后的汽车故障检测模型。通过本申请，可以降低汽车故障检测模型的误判率以及漏判率，提高汽车故障检测的准确性。

主权项：1.一种汽车故障检测模型更新方法，其特征在于，包括：获取汽车原始数据，提取所述汽车原始数据的特征数据；其中，所述汽车原始数据包括：车龄数据、车联网数据、车辆故障信息以及专家经验；所述特征数据包括：通过生存分析模型算法获取的每种汽车故障的生存函数以及通过分类算法提取的每种汽车故障的第一故障影响变量；当获取的所述汽车原始数据超过预设比例时，将所述车联网数据作为输入，根据第一预设数据集，依次训练所述汽车故障检测模型中的每个贝叶斯检测网络对应的第一神经网络，并根据每个所述第一神经网络，筛选对应贝叶斯检测网络的第二故障影响变量；所述汽车故障检测模型包括：用于检测故障大类的故障大类贝叶斯检测网络以及若干个与每种故障大类对应的具体故障贝叶斯检测网络；依次根据每个所述贝叶斯检测网络的所述第二故障影响变量以及第二预设数据集，训练每个所述贝叶斯检测网络对应的第二神经网络，并获取所述第二神经网络的最后一层神经元；依次根据所述生存函数、所述专家经验、所述第一故障影响变量、所述车龄数据以及每个所述贝叶斯检测网络对应的所述第二神经网络的最后一层神经元和所述第二故障影响变量，更新每个所述贝叶斯检测网络的图结构和各节点的条件概率分布，输出更新后的汽车故障检测模型；其中，所述贝叶斯检测网络的图结构的更新方法，包括：根据所述第一故障影响变量、所述车龄数据以及所述每个贝叶斯检测网络对应的所述第二神经网络的最后一层神经元和所述第二故障影响变量，更新所述贝叶斯检测网络的节点；通过Constraint-Based算法，对更新后的所述贝叶斯检测网络的节点添加边，并根据所述专家经验添加或者删除所述贝叶斯检测网络中的节点、添加或者删除节点之间的边；基于贝叶斯信息准则或者似然估计优化所述贝叶斯检测网络的图结构；所述条件概率分布的更新方法，包括：对所述第一故障影响变量以及所述车龄数据对应节点，采用所述生存函数作为先验分布，并根据所述专家经验或者变量值域内的均匀分布，作为其他变量的先验分布；基于贝叶斯公式，将先验分布与似然函数相乘，获取给定父节点条件下的条件概率分布。

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