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龙图腾网获悉一汽解放汽车有限公司申请的专利整车质量确定方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN119099634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411256408.5，技术领域涉及：B60W40/13；该发明授权整车质量确定方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由李森乐;王宏旭;杨昳;蔡文文;庞学文设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本整车质量确定方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种整车质量确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：在预设时间段内周期性地获取车辆纵向动力学模型的多组目标特征值；基于多组目标特征值，对预设数量个初始深度神经网络模型的多个模型参数进行三次更新；基于第三次更新后的深度神经网络模型确定目标车辆的整车质量。本申请提供的方法，能够减少对片上资源的占用，并且能够有效缩短深度神经网络模型训练过程中的收敛时长。

本发明授权整车质量确定方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种整车质量确定方法，其特征在于，所述方法包括： 在预设时间段内周期性地获取车辆纵向动力学模型的多组目标特征值，所述目标特征值包括车辆的主动轮车速、从动轮车速、驱动力和路面坡度； 将所述多组目标特征值输入预设数量个初始深度神经网络模型，以对所述初始深度神经网络模型中的多个模型参数进行第一次更新； 将所述多组目标特征值输入每一第一次更新后的深度神经网络模型，得到第一模型输出质量，并基于所述第一模型输出质量、车辆实际质量、预设交叉概率和预设交叉权重，对所述第一次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第二次更新； 所述基于所述第一模型输出质量、车辆实际质量、预设交叉概率和预设交叉权重，对所述第一次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第二次更新，包括：基于所述第一模型输出质量和所述车辆实际质量获取相应的第一适应度值；基于所有第一适应度值获取每一第一次更新后的深度神经网络模型相应的选取概率；基于所述选取概率、所述预设交叉概率和所述预设交叉权重，对所述第一次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第二次更新； 所述基于所述选取概率、所述预设交叉概率和所述预设交叉权重，对所述第一次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第二次更新，包括：基于所述选取概率，按照预设选取次数从所述第一次更新后的深度神经网络模型中选取预设数量个深度神经网络模型，每一次选取一个深度神经网络模型；基于所述深度神经网络模型的选取顺序，将相邻两个选取的深度神经网络模型分为一组；基于分组结果、所述预设交叉概率和所述预设交叉权重，对所述第一次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第二次更新； 所述基于分组结果、所述预设交叉概率和所述预设交叉权重，对所述第一次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第二次更新，包括：基于所述预设交叉概率，针对每组深度神经网络模型中任一深度神经网络模型，基于所述任一深度神经网络模型中的模型参数、另一深度神经网络模型中相应的模型参数、以及所述预设交叉权重值，对所述任一深度神经网络中的所述模型参数进行更新； 基于当前训练轮次相应的当前变异概率和当前变异概率上限，对所述第二次更新后的深度神经网络模型中的多个模型参数进行第三次更新； 基于第三次更新后的深度神经网络模型确定目标车辆的整车质量。

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