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龙图腾网获悉北京精真估信息技术有限公司申请的专利一种自动化判断汽车车况的智能系统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：CN119004097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410977383.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种自动化判断汽车车况的智能系统是由李明设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动化判断汽车车况的智能系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动化判断汽车车况的智能系统，包括：采集模块，用于采集汽车的车况数据并进行文本转换，得到文本数据；第一判断模块，用于将所述文本数据输入预先训练好的车况判断模型中，输出车况判定结果。利用自然语言处理NLP技术和神经网络模型，实现对车辆文本数据的自动化分析和判定，解决现有技术中效率低下和易出错的问题。

本发明授权一种自动化判断汽车车况的智能系统在权利要求书中公布了：1.一种自动化判断汽车车况的智能系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于采集汽车的车况数据并进行文本转换，得到文本数据； 第一判断模块，用于将所述文本数据输入预先训练好的车况判断模型中，输出车况判定结果； 所述采集模块，包括： 第一构建模块，用于： 确定采集汽车的车况数据的各个数据采集传感器之间的间隔信息；所述间隔信息包括GPS定位得到的距离信息、通信延迟及网络跳数； 根据间隔信息及粒子群算法构建一个最小距离矩阵，最小距离矩阵是一个方阵，其中每个数据采集节点表示对应两个数据采集传感器之间的最小采集成本，作为一个数据采集网络； 第一确定模块，用于： 获取数据采集网络对应的总带宽； 确定每个数据采集节点接收路径的第一数量及转发路径的第二数量； 根据第一数量及第二数量查询预设的分配数据表，确定每个数据采集节点在最小距离矩阵的重要系数； 分配模块，用于将总带宽根据每个数据采集节点的重要系数进行分配，得到分配结果；数据采集网络根据分配结果采集汽车的车况数据； 转换模块，用于对车辆数据进行文本转换，得到文本数据； 所述第一判断模块得到车况判断模型，包括： 获取模块，用于获取车辆的历史车况数据并进行文本转换，得到车辆的历史文本数据； 数据预处理模块，用于对历史文本数据进行清洗和格式化处理，去除噪声和无关信息，标准化数据格式，得到预处理数据； NLP处理模块，用于使用专业分词词典对预处理数据进行分词处理，将预处理数据拆解为独立的词组，对词组进行类别归类，得到归类数据； 神经网络训练模块，用于基于归类数据对卷积神经网络和循环神经网络的结合模型进行训练，得到训练模型； 评估模块，用于基于测试数据对训练模型进行模型评估，在评估合格时，得到车况判断模型； 所述评估模块，包括： 计算模块，用于获取测试数据包括的H个测试文本数据及H个测试文本数据对应的样本车况判定结果，将H个测试文本数据分别输入训练模型中输出H个对应的预测车况判定结果，计算H个测试文本数据对应的样本车况判定结果与H个预测车况判定结果的匹配度Q： 其中，Sa’为训练模型输出的第a个预测车况判定结果；Sa为输入训练模型的第a个测试文本数据的样本车况判定结果； 第二判断模块，用于判断所述匹配度是否大于预设匹配度，在确定所述匹配度大于预设匹配度时，表示评估合格，得到车况判断模型；反之表示评估不合格，需要继续对训练模型进行训练； 根据间隔信息及粒子群算法构建一个最小距离矩阵，包括：步骤1:初始化节点列表：列出所有数据采集传感器，即所有节点；初始化间隔矩阵：创建一个矩阵，其中元素M[i][j]表示节点i和节点j之间的物理距离；初始化粒子群：每个粒子代表一个网络配置，即节点间的连接方式；步骤2:评估适应度计算总成本：对于每个粒子，计算其总成本，遍历间隔矩阵，并根据粒子的配置选择路径和连接，然后累加这些路径上的成本；将总成本作为适应度函数的输出，目标是找到具有最低总成本的配置；步骤3:更新粒子：个人最佳位置：对于每个粒子，更新其个人最佳位置；全局最佳位置：在所有粒子中找到全局最佳位置；速度和位置更新：根据PSO的规则更新每个粒子的速度和位置；步骤4:重复步骤2和步骤3，直到达到最大迭代次数；步骤5:在PSO算法收敛后，得到一个全局最佳的网络配置，即构建最小距离矩阵。

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