[发明专利]适用于车载短距离通信网安全预警的改进机器学习方法有效
| 申请号： | 201810117137.3 | 申请日： | 2018-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN108388947B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 鞠秀芳;赵德胜 | 申请（专利权）人： | 大唐高鸿信息通信（义乌）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京北新智诚知识产权代理有限公司 11100 | 代理人： | 朱丽华 |
| 地址： | 322000 浙江省金*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种适用于车载短距离通信网安全预警的改进机器学习方法，包括步骤：路侧节点对采集的各车载节点的心跳信息进行处理，生成样本数据；基于样本数据训练具有不同分类模式的多个弱分类器；根据各弱分类器的动态训练结果数据调整各弱分类器的权重；根据各弱分类器所占权重，确定强分类器；路侧节点向车载节点周期性广播确定的强分类器。本发明结合历史训练结果数据与动态训练结果数据更新各弱分类器的权重，以此确定强分类器，各车载节点利用动态更新的强分类器实现安全预警，能够获得满足实际道路状况的合理、准确的安全预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 车载 短距离 通信网 安全 预警 改进 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种适用于车载短距离通信网安全预警的改进机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：路侧节点对采集的各车载节点的心跳信息进行处理，生成样本数据；S2：基于样本数据训练具有不同分类模式的多个弱分类器；S3：根据各弱分类器的动态训练结果数据调整各弱分类器的权重；S4：根据各弱分类器所占权重，确定强分类器；S5：路侧节点向车载节点周期性广播确定的强分类器。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于大唐高鸿信息通信（义乌）有限公司，未经大唐高鸿信息通信（义乌）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810117137.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
