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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多出口神经网络安全推理的车联网目标识别方法，获取车联网系统；对传感器设备的第j个推理任务构建深度网络模型，传感器设备为当前任务j构建系统状态向量；传感器设备选择神经网络进行推理任务的出口；计算车辆所配备的传感器设备执行当前任务所需要的效益；将包含状态向量、神经网络进行推理任务的出口选择策略、效益的经验存入经验池；传感器设备随机从经验池中采样出Z条经验，更新所述深度网络的权重参数；使得当前车辆以低时延和能耗完成对传感器设备所收集到的交通数据的目标识别任务。动态优化不同类别任务下推理的神经网络出口，解决多出口神经网络进行任务推理时存在的高开销和低安全性等问题。
主权项：1.一种基于多出口神经网络安全推理的车联网目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取车联网系统；所述车联网系统包括一个服务器以及一个配备了传感器设备的车辆；2对传感器设备的第j个推理任务构建深度网络模型，即Q网络，并且初始化学习率α、折扣因子δ以及所述Q网络的权重参数3传感器设备为当前任务j构建系统状态向量4定义神经网络进行推理任务的出口，传感器设备选择神经网络进行推理任务的出口；5定义传感器设备到服务器的信道增益为hk，带宽为bk；服务器到传感器设备的信道增益为带宽为6如果在步骤4中传感器设备选择在服务器执行当前任务j，传感器设备需要将本地神经网络的中间参数以固定功率P发送给服务器；服务器执行完任务后，将任务执行结果以固定功率发送给传感器设备；如果在步骤4中传感器设备选择在本地执行当前任务j，则传感器设备直接获得任务执行结果7攻击者随机推断当前任务j从第个神经网络出口输出任务执行结果；8计算车辆所配备的传感器设备执行当前任务j所需要的效益9传感器设备将包含状态向量、神经网络进行推理任务的出口选择策略、效益的经验存入经验池；10传感器设备随机从经验池中采样出Z条经验，构建批处理样本数据；11更新所述深度网络的权重参数12重复步骤3至步骤11，每重复一次k加1到直到其与K相等，使得当前车辆以低时延和能耗完成对传感器设备所收集到的交通数据的目标识别任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于多出口神经网络安全推理的车联网目标识别方法
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