[發明專利]神經網絡標定效能評估方法、裝置、介質、設備及車輛

在審

• 申請號: 202110871467.3
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113538599A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 王志偉;李鹍
• 申請（專利權）人: 聯合汽車電子有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海浦一知識產權代理有限公司 31211
• 代理人: 王江富

本發明屬于智能控制技術領域，尤其涉及一種神經網絡標定效能評估方法、裝置、介質、設備及車輛。本發明結合工程實際需要,通過三維空間立方體的特征點坐標和三邊棱長特征直接繪制出立方體；可在轉速、負荷、水溫三個核心維度上直觀呈現各個神經元的空間分布，極大地提高了神經網絡模型的標定效率。其有益效果還在于，為神經元模型作用區域的劃分提供反饋，提高了標定效率，利于通過直觀的技術手段檢查標定的合理性，同時還為多個作用區域間位置關系的辨別提供了有效的解決方案。

技術領域

本發明屬于智能控制技術領域，尤其涉及一種神經網絡標定效能評估方法、裝置、介質、設備及車輛。

背景技術

隨著神經網絡模型在EMS（Engine Management System，發動機管理系統）領域的應用，標定工程師需要根據轉速、負荷、水溫這三個維度劃分各個神經元模型的作用區域。

發明人發現：由于缺乏直觀、高效的工具，標定工程師在檢查標定數據合理性時，效率較低，且不易把握多個區域間的位置關系。為了解決這一問題，需要設計一個方法能夠基于參照點坐標和三邊棱長給出相關模型效能的評估。

發明內容

本發明公開了一種神經網絡模型標定效能評估方法、裝置、介質及設備。通過獲取多維度的區域劃分向量；其中，多維度是指，三維及三維以上的維度；區域劃分向量用于為神經元模型的作用區域提供定量參照；提取區域劃分向量中的一維標定參數；該一維標定參數根據區域劃分向量的維度，至少劃分為第一標定參數、第二標定參數、第三標定參數；獲取由神經網絡模型輸出的核坐標；該核坐標包含與多維度的維數相同個數的坐標值，而核坐標則用于效能評估向量初始值的構建。

進一步地，構建以核坐標為參照點，以區域劃分向量為棱長的第N標定向量族，其中N為自然數；比較由不同的區域劃分向量構建的第N標定向量族，進行神經網絡模型的標定效能評估；若標定向量族內部的向量為三維向量，則在可視化界面繪制以核坐標為支撐的立方體；其中，第一標定參數、第二標定參數和第三標定參數為棱長的數值。

進一步地，該區域劃分向量包括：區域核點坐標向量和棱長向量；其中，區域核點坐標向量包括核點第一坐標、核點第二坐標和核點第三坐標；棱長向量包括第一棱長、第二棱長和第三棱長。

進一步地，區域核點坐標向量對應于笛卡爾坐標系的坐標值；核坐標即所述笛卡爾坐標系中，點元素的坐標。

進一步地，第一棱長由第一標定參數約束、第二棱長由第二標定參數約束、第三棱長由第三標定參數約束。

進一步地，第一標定參數為轉速指標，第二標定參數為負荷指標，第三標定參數為水溫指標。

進一步地，通過向評估顯示單元輸出評估參數的三位映像，可獲得模型效能的評價依據；通過單立方繪制步驟獲取第一核坐標及第一棱長向量，并以第一核坐標為參照點，以第一棱長向量為立方體的三個棱長，在人機交互界面繪制第一立方體；其中，第一核坐標為網絡模型在第一組標定參數下得到的核坐標；第一棱長向量為網絡模型在第一組標定參數下得到的第一組棱長數據；通過對比步驟保留第1立方體在人機交互界面的圖像輸出，并用重復單立方繪制步驟，繪制待評估第M立方體；其中，M為自然數……重復執行對比步驟，該第M立方體包括任意有限數量的立方體。

進一步地，在同一人機交互界面輸出第1立方體、第2立方體……直至第M立方體，M為自然數；在對比步驟和重復執行對比步驟時，根據計算機圖形學的方法，對不可見部分作虛線處理。

進一步地，第1立方體、第2立方體…直至第M立方體，依次代表需要進行標定效能評估的神經元的第M個空間分布，M為自然數，結合預設的評估標準，即可獲得模型效能評估的相關結果。