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龙图腾网获悉东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司申请的专利一种基于车辆数据的模型的训练方法、装置和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114707631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210176800.3，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权一种基于车辆数据的模型的训练方法、装置和电子设备是由刘美亿;曹斌设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车辆数据的模型的训练方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于车辆数据的模型的训练方法、装置和电子设备。该模型包括第一网络和第二网络，该方法包括对所述模型进行N次训练；对所述模型进行第i次训练包括：利用第i训练数据训练所述第一网络；利用第j训练数据训练所述第二网络，得到第j目标数据；其中，所述第j目标数据包括所述第j训练数据中所述第二网络的损失函数小于第j预设值的数据，i＝j＝1,2,…,N；其中：当i＝j＝1时，所述第i训练数据包括第一数据集，所述第j训练数据包括第二数据集，其中，所述第一数据集的小于所述第二数据集的；当i1时，所述第i训练数据包括所述第一数据集和第j‑1目标数据，所述第j训练数据包括所述第j‑1训练数据。用以提升噪声数据的价值，以提高模型的准确性。

本发明授权一种基于车辆数据的模型的训练方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于车辆数据的模型的训练方法，其特征在于，所述模型应用于电池容量预估任务，所述模型包括第一网络和第二网络，所述方法包括对所述模型进行N次训练，N=2,3…，其中，对所述模型进行第i次训练，i=1,2,…,N，包括： 利用第i训练数据训练所述第一网络；利用第j训练数据训练所述第二网络，得到第j目标数据；其中，所述第j目标数据包括所述第j训练数据中所述第二网络的损失函数小于第j预设值的数据，i=j=1,2,…,N； 其中：当i=j=1时，所述第i训练数据包括第一数据集，所述第j训练数据包括第二数据集，其中，所述第一数据集的标记噪声小于所述第二数据集的标记噪声；所述第一数据集包括第一车辆数据以及第一车辆数据的标签，第二数据集包括第二车辆数据以及第二车辆数据的标签，所述第一车辆数据的标签和第二车辆数据的标签为电池容量； 当i1，且j1时，所述第i训练数据包括所述第一数据集和第j-1目标数据，所述第j训练数据包括所述第j-1训练数据； 所述模型的输入为车辆数据，所述模型的输出为电池容量的预估结果； 所述第二网络为交互的对称结构，包括第一子网络和第二子网络，所述第一子网络包括RNN，第二子网络包括RNN；第j目标数据通过所述第一子网络的第j数据和所述第二子网络的第j数据融合得到；其中，当j=1时，所述第一子网络的第j训练数据包括第三数据集，所述第二子网络的第j训练数据包括第四数据集，所述第二数据集包括所述第三数据集和所述第四数据集；当j1时，所述第一子网络的第j训练数据包括第二子网络的第j-1训练数据，所述第二子网络的第j训练数据包括第一子网络的第j-1训练数据。

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