[发明专利]一种基于多模态数据的路由度量的生成方法

摘要

本发明属于针对无线网络技术领域，尤其是车辆自组织网络中网络层路由搜索技术领域，具体提出了一种基于多模态数据的路由度量的生成方法，通过分析包括代表环境、司机、车辆、交通信息的多种模态数据，建立路由度量TDR，提高对中间节点的可靠型的判断精度：用一种半监督多模态的机器学习架构，对少量的有标签数据学习，协同训练，协同训练过程分为正向训练与标签升级两个迭代过程，构造路由度量。提出一种基于机器学习算法生成路由度量的机制，考量海量路由约束点，以数据挖掘角度来分析相关数据对路由的影响，生成准确判断路由可靠性的路由度量。利用半监督的多模态架构分析海量的无标签数据和少量有标签数据，以最低的代价完成训练建模过程。

主权项

一种基于多模态数据的路由度量的生成方法，其特征在于：包含如下步骤，步骤一：收集多模态数据样本，此处的数据样本中包含少量有标签数据及其他大量无标签数据；步骤二：基于半监督多模态学习架构对步骤一中无标签数据进行打标签，得到新的有标签数据与新的无标签数据；步骤三：使用半监督多模态学习架构，对步骤二中所得到的无标签数据与有标签数据进行协同训练，构造路由量。