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申请/专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
摘要：本申请公开了一种智能车联网多模态学习方法及相关装置，包括：首先，为了重建缺失的感知模态，本申请设计了一个知识提取驱动的跨节点模态重建网络。其次，为了选择具有高质量贡献的节点，本申请设计一个基于聚类Shapley值的高效模型贡献评估模块。最后，为了进一步缓解跨节点模态的异构性，本申请引入了一种用于鲁棒聚合的知识贡献感知聚合规则。总体来说，本申请解决了智能车联网中模态缺失问题的同时可以选择高质量的车辆来执行聚合和学习，以提高性能。
主权项：1.一种智能车联网多模态学习方法，其特征在于，包括：通过各节点接收服务器发送的初始化的特征生成器和全局模型，得到本地特征生成器和本地全局模型，基于本地特征生成器，通过重建诱导分布在一个潜在空间，对缺失模态进行插补，从而实现利用跨节点的公共特征子空间迭代重建缺失模态的特征信息，其中，所述节点为车辆；对本地特征生成器进行优化，并通过授权所述诱导分布学习各模态的知识从而对齐缺失模态，最后进行耦合训练完成模态重建，同时将本地特征生成器参数和更新后的本地全局模型至服务器；通过服务器根据改进后的ShapleyValue算法对接收得到的特征生成器进行质量评估得到特征生成器用于聚合的参数权重，并将节点的贡献划分为局部贡献和全局贡献，通过计算当地和全球的贡献确定局部贡献和全局贡献，从而得到节点贡献；设计知识贡献感知聚合规则，并基于所述知识贡献感知聚合规则，根据所述节点贡献进行节点贡献感知聚合，从而输出最终的全局模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方电网科学研究院有限责任公司 中国南方电网有限责任公司 一种智能车联网多模态学习方法及相关装置
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