【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于使用人工神经网络模拟机动车辆的事故的计算机实施的方法。
技术介绍
1、从de 10 2020 115 192 a1中已知一种用于使用人工神经网络模拟机动车辆的事故的方法。与事故相关的输入标量在网络的隐藏层中变换成经变换的信号。在变换期间，执行输入标量的数学卷积。使用经变换的信号模拟事故。
技术实现思路
1、考虑到这一点，本专利技术的基本目的是创建一种用于模拟机动车辆的事故的改进方法。
2、此目的至少通过下文所述的方法来实现。下文所述的方法中进一步解释本专利技术的实施方案。
3、根据该方法，接收与事故有关的输入数据。输入数据可以是描述例如机动车辆和/或机动车辆中的个体的特性的数据。输入数据可以例如描述部件和/或身体部位的位置、长度、宽度和/或高度。
4、输入数据被变换成变换数据。这可以例如在人工神经网络的隐藏层中完成。人工神经网络使用变换数据模拟事故。
5、例如，人工神经网络可以具有编码器-解码器架构。例如，可以使用不同维...
【技术保护点】
1.用于使用人工神经网络(1)模拟机动车辆的事故的计算机实施的方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入数据(14)被配置为输入信号，其中所述变换数据(12)包括标量，其中所述标量在所述模拟之前被转换成变换信号，并且其中使用所述变换信号执行所述模拟。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入数据(14)被配置为输入标量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述变换数据(12)被配置为单个变换标量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用变换器架构或注意力机制执行所述
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【技术特征摘要】
1.用于使用人工神经网络(1)模拟机动车辆的事故的计算机实施的方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入数据(14)被配置为输入信号，其中所述变换数据(12)包括标量，其中所述标量在所述模拟之前被转换成变换信号，并且其中使用所述变换信号执行所述模拟。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入数据(14)被配置为输入标量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述变换数据(12)被配置为单个变换标量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用变换器架构或注意力机制执行所述变换。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入数据(14)...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·K·贝莱德，M·拉布斯，
申请(专利权)人：保时捷股份公司，
类型：发明
国别省市：
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