一种乘员头部损伤预测方法、设备和存储介质
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一种乘员头部损伤预测方法、设备和存储介质
申请号:
CN202411638616
申请日期:
2024-11-18
公开号:
CN119150929B
公开日期:
2025-02-21
类型:
发明专利
摘要
本发明提供一种基于稀疏权重神经网络的乘员头部损伤预测方法、设备和存储介质,涉及深度学习技术领域,本发明根据碰撞试验数据评估权重的重要性;根据所述重要性对头部损伤神经网络预测模型进行稀疏化得到稀疏化模型;对所述稀疏化模型重新进行训练,采用训练后的稀疏化模型预测得到乘员头部加速度;根据所述乘员头部加速度预测乘员头部损伤;降低模型在时间以及空间上的复杂度,提高预测速度,同时在一定程度上还可以提高模型的泛化能力。
技术关键词
神经网络预测模型
损伤预测方法
乘员
加速度
矩阵
数据
序列
深度学习技术
可读存储介质
计算机
车辆
处理器通信
指令
安全带
存储器
脉冲
复杂度
坐标系
电子设备