Vorrichtung und Verfahren zur Klassifizierung von Daten insbesondere für ein Controller Area Netzwerk oder ein automotive Ethernet Netzwerk
Vorrichtung und Computerimplementiertes Verfahren zur Klassifizierung von Daten insbesondere für ein Controller Area Netzwerk oder ein automotive Ethernet Netzwerk, wobei eine Vielzahl Nachrichten aus einem Kommunikationsnetzwerk empfangen wird (502), wobei eine Nachricht, die einen vorgegebenen Nac...
Gespeichert in:
Hauptverfasser: | , , , , , , |
---|---|
Format: | Patent |
Sprache: | ger |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext bestellen |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Zusammenfassung: | Vorrichtung und Computerimplementiertes Verfahren zur Klassifizierung von Daten insbesondere für ein Controller Area Netzwerk oder ein automotive Ethernet Netzwerk, wobei eine Vielzahl Nachrichten aus einem Kommunikationsnetzwerk empfangen wird (502), wobei eine Nachricht, die einen vorgegebenen Nachrichtentyp aufweist, für eine Eingangsgröße für ein Eingabemodell einer Vielzahl Eingabemodelle eines künstlichen neuronalen Netzes ausgewählt wird (504), das dem vorgegebenen Nachrichtentyp zugeordnet ist, wobei die Eingangsgröße abhängig von der Nachricht bestimmt wird (506), wobei in einem Ausgabebereich des künstlichen neuronalen Netzes eine Vorhersage ausgegeben wird, die für eine Klassifizierung der Nachricht abhängig von der Eingangsgröße verwendbar ist, oder eine Rekonstruktion einer Eingangsgröße ausgegeben wird, die für eine Klassifizierung der Nachricht abhängig von dieser Eingangsgröße verwendbar ist (510).
A device and a computer-implemented method for classifying data, in particular for a Controller Area Network or an automotive Ethernet network. A plurality of messages is received from a communications network. A message that has a predefined message type is selected for an input variable for an input model of a plurality of input models of an artificial neural network associated with the predefined message type. The input variable is determined as a function of the message, and in an output area of the artificial neural network a prediction is output that is usable for classifying the message as a function of the input variable, or a reconstruction of an input variable is output that is usable for classifying the message as a function of this input variable. |
---|