[发明专利]对故障状况进行排名

权利要求书

1.一种方法，其包括：

在车辆上的通信网络上检测多个故障状况；

将所述检测到的故障状况、故障状况重要性、环境状况和车辆操作模式输入到神经网络，所述神经网络输出对相应的检测到的故障状况的排名，其中通过基于最大似然原理确定损失函数来训练所述神经网络，所述最大似然原理确定对所述检测到的故障状况进行评分的概率分布；以及

基于对所述故障状况的所述排名来操作所述车辆。

2.如权利要求1所述的方法，其中环境状况包括道路特性或天气数据中的至少一个。

3.如权利要求1所述的方法，其中基于在检测到对应的故障状况之后允许所述车辆操作的时间量来确定所述故障状况重要性。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述神经网络包括第一隐藏层，所述第一隐藏层将潜在变量输出到第二隐藏层，所述第二隐藏层输出对输入故障状况的排名。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述第一隐藏层包括偏置神经元。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述神经网络通过将梯度下降应用于所述损失函数来优化所述损失函数的参数。

7.如权利要求1所述的方法，其还包括进一步基于将排名最高的故障状况识别为持续性或瞬态中的一个来操作所述车辆。

8.如权利要求1所述的方法，其还包括在确定检测到所述故障状况与从所述神经网络接收到所述输出之间的时间量小于阈值、大于或等于阈值时，针对更新的故障状况监测所述车辆上的所述通信网络并且维持所述车辆的操作。

9.如权利要求8所述的方法，其还包括在检测到更新的故障状况时将所述更新的故障状况输入到所述神经网络中，所述神经网络输出对所述更新的故障状况的排名。

10.如权利要求1所述的方法，其还包括进一步基于确定检测到所述故障状况与从所述神经网络接收到所述输出之间的时间量小于阈值来操作所述车辆。

11.如权利要求1所述的方法，其还包括访问查找表以确定所述故障状况重要性。

12.如权利要求1所述的方法，其还包括基于识别到排名最高的故障状况，执行维持所述车辆的操作或执行最低风险操纵中的一个。

13.一种计算机，其被编程为执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。

14.一种计算机程序产品，其包括执行如权利要求1至12中任一项所述的方法的指令。

15.一种车辆，其包括被编程为执行如权利要求1至12中任一项所述的方法的计算机。