[发明专利]一种基于改进全连接神经网络的车联网信任管理方法有效
| 申请号： | 202210549002.0 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN115116213B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 徐红云;旷勇;蒋睿;刘志康 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;H04W84/18 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进全连接神经网络的车联网信任管理方法，首先使用交通仿真模拟平台收集路况信息生成训练数据集，并将数据集中的特征信息划分为数据信任和实体信任两类训练特征，然后将训练完成的网络模型部署到车载单元中，车载单元可对进行交互的节点进行判断，并根据判断结果改变对方的信任值，当信任值低于设定阈值后，节点将无法正常通信，从而实现了车联网的信任管理。本发明基于改进全连接神经网络进行车联网信任管理，尽可能真实地模拟车辆在路网环境中的移动和通信情况，能够提取车辆交互的消息中提取出车辆特征，具有广阔的应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 连接 神经网络 联网 信任 管理 方法 | ||
【主权项】：
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