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龙图腾网获悉天津布尔科技有限公司申请的专利一种自适应商用车载重的驾驶员行为习性判别方法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：CN116788261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310775655.5，技术领域涉及：B60W40/09；该发明授权一种自适应商用车载重的驾驶员行为习性判别方法是由闫方超;唐志诚设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应商用车载重的驾驶员行为习性判别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自适应商用车载重的驾驶员行为习性判别方法，主要包括离线数据采集；数据预处理与特征定义；对特征进行聚类；对在线行驶车辆的聚类判别结果存入结果矩阵；将结果矩阵转化为概率矩阵；计算驾驶行为习性的信息熵与熵权值；最终在时域上的不同区间体现出驾驶员的驾驶行为习性分类；本发明可以对不同工况，不同载重的商用车驾驶员进行行为辨识，具有很高的适应性与泛化能力，并且结合时域信息，对在线数据进行滚动计算与结果修正，进一步增强了辨识方法的准确度。

本发明授权一种自适应商用车载重的驾驶员行为习性判别方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应商用车载重的驾驶员行为习性判别方法，其特征在于：由第一模块、第二模块和第三模块组成，所述第一模块通过云平台存储的商用车行驶数据进行离线的分类模型训练，所述分类模型训练包括征信号采集、数据预处理、特征值计算、聚类，通过所述聚类后得到聚类簇中心，所述聚类簇中心包括激进型驾驶员、一般型驾驶员和保守型驾驶员； 所述第二模块通过云平台记录待分类的在线车辆数据，且1次分钟的频率基于第一模块中的所述聚类簇中心进行特征计算与驾驶员行为习性分类，得到单次的判断结果，记录结果对应的驾驶员行为习性类别标签； 所述第三模块基于第二模块中行程记录的类别标签进行滚动计算， 所述滚动计算具体包括以下步骤： 步骤S1：将每一次数据传输求得的驾驶员行为习性分类存入类别结果矩阵，表达式如下： 其中，x11,x12,x13为第一次数据传输求得的结果向量，三个元素位置分别代表激进型、一般型、保守型，根据计算结果，将对应的元素位置赋值为1，其余两个赋值为0，xn1,xn2,xn3为第n次的结果向量，代表最新返回的数据； 步骤S2：对结果矩阵中的元素按如下公式进行进行标准化，获得标准化矩阵Z； 其中，xij为结果矩阵中的单个元素； 步骤S3：基于标准化后的结果矩阵Z，计算概率矩阵P； 其中，zij为标准化结果矩阵中的单个元素； 步骤S4：以pij作为概率，带入信息熵公式： 其中，ej为每个标签的信息熵，信息熵越大，代表其包含的信息量越小，可信度越低； 步骤S5：求得每个驾驶员行为习性分类结果的熵权： 其中，w1,w2,w3分别代表激进型，一般型，保守型驾驶员分类结果的熵权，选取熵权最大的分类作为驾驶员行为习性判别的结果进行输出。

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