一种基于机器学习的汽车EDR数据解析方法

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一种基于机器学习的汽车EDR数据解析方法
申请号:CN202411015001
申请日期:2024-07-26
公开号:CN118885760A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明属于EDR数据解析技术领域,公开了一种基于机器学习的汽车EDR数据解析方法,包括如下步骤:基于可信机构,进行用户注册;基于数据解析中心,构建汽车EDR知识图谱、数据解析模型以及图表生成模型;采集实时汽车基础信息,使用汽车EDR知识图谱,获取解析硬件配置方案,并采集加密后实时汽车EDR数据;进行登录验证,并对加密后实时汽车EDR数据进行解密;对解密后实时汽车EDR数据进行数据降维,并使用数据解析模型,进行数据解析,得到实时数据解析结果;使用图表生成模型,生成实时数据解析图表和实时汽车EDR数据解析报告。本发明解决了现有技术存在的安全性低、效率低、准确性差、步骤复杂以及价值低的问题。
技术关键词
数据解析方法 汽车 数据解析中心 实时数据 图表 可信机构 密钥 图谱 数据采集方式 自然语言 加密 深度学习算法 大数据 解密 指标 私钥 特征提取模块 数据解析技术 实体关系提取
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