汽车总线测试AI诊断系统及其闭环反馈与自学习方法

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摘要

本发明涉及汽车测试中的案例管理及人工智能应用领域，提供了一种汽车总线测试AI诊断系统及其闭环反馈与自学习方法。所述方法包括：S1系统生成故障诊断建议；S2采集维修反馈数据；S3提取因果特征，形成两个因果特征向量；S4生成因果特征差异化编码；S5系统模型增量训练与微调；S6使用微调后的系统模型进行故障诊断。所述系统包括故障诊断模块、维修反馈模块、因果特征提取模块、差异化编码模块、增量训练模块。本发明通过闭环反馈和自学习机制实现诊断准确率随使用次数的提升；根据评估，在3个月内诊断准确率可提升35%；这种持续进化的能力使得系统能够不断适应企业特定的测试环境和故障模式，提供越来越精准的诊断建议。

附图

附图 1