基于人工智能有监督学习线性回归方法建立不同车型分区域远程定损系统及方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201610363586.7
IPC分类号：G06F17/50;G06K9/62;G06Q40/08
申请日期：
2016-05-27
申请人：
大连楼兰科技股份有限公司

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著录项信息

专利名称	基于人工智能有监督学习线性回归方法建立不同车型分区域远程定损系统及方法
申请号	CN201610363586.7	申请日期	2016-05-27
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2016-10-26	公开/公告号	CN106055776A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;Q;4;0;/;0;8查看分类表>
申请人	大连楼兰科技股份有限公司	申请人地址	辽宁省大连市高新园区汇贤园7号腾飞园2期11层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	大连楼兰科技股份有限公司	当前权利人	大连楼兰科技股份有限公司
发明人	田雨农;刘俊俍
代理机构	大连智高专利事务所（特殊普通合伙）	代理人	李猛

摘要

基于人工智能有监督学习线性回归方法建立不同车型分区域远程定损系统及方法，属于车辆定损领域，为了解决车辆碰撞后，对于区域检测的问题，技术要点是：区域检测子系统,判断车辆碰撞时所撞区域；所述区域检测子系统，对区域训练数据进行学习从而生成区域模型，所述区域模型建立使用智能有监督学习线性回归方法。有益效果：上述技术方案，可以实现对于车辆碰撞的区域检测，在远程定损的这个技术领域使用了机器学习的方法，针对的机器学习方法，在定损过程中，判别的准确率上得以提升。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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