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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于可信图神经网络的决策可靠性评估方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115545150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211028121.8，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于可信图神经网络的决策可靠性评估方法、装置及设备是由成清;王敏;黄金才;程光权;杜航;范长俊设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可信图神经网络的决策可靠性评估方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于可信图神经网络的决策可靠性评估方法、装置及设备。所述方法包括：根据初始图神经网络模型输出的logit向量得到初始图神经网络模型的置信度，利用初始图神经网络模型对决策样本进行决策，得到决策结果的准确率；根据置信度和决策结果的准确率进行计算，得到初始图神经网络模型的预期校准误差；构建初始图神经网络模型的图校准损失函数，利用图校准损失函数对初始图神经网络模型进行训练，得到可信图神经网络模型；根据可信图神经网络模型的校准误差和可信图神经网络模型进行决策评估。采用本方法能够提高决策可靠性。

本发明授权基于可信图神经网络的决策可靠性评估方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于可信图神经网络的决策可靠性评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始图神经网络模型和测试集；所述图神经网络模型为决策模型；所述测试集包括决策样本和决策结果；所述决策样本表示自动驾驶车的决策中心面对的各种实际决策场景，决策结果表示已被验证过的面对各种实际决策场景决策模型做出的正确的决策结果； 根据所述初始图神经网络模型输出的logit向量得到初始图神经网络模型的置信度，利用初始图神经网络模型对决策样本进行决策，得到决策结果的准确率； 根据所述置信度和所述决策结果的准确率进行计算，得到所述初始图神经网络模型的预期校准误差； 根据所述预期校准误差大小判断所述初始图神经网络模型是否需要进行校准，根据判断结果构建所述初始图神经网络模型的图校准损失函数，利用所述图校准损失函数对所述初始图神经网络模型进行训练，得到可信图神经网络模型； 根据所述可信图神经网络模型的校准误差和所述可信图神经网络模型进行决策评估； 根据所述置信度和所述决策结果的准确率进行计算，得到所述初始图神经网络模型的预期校准误差，包括： 根据所述置信度和所述决策结果的准确率进行计算，得到所述初始图神经网络模型的预期校准误差为，其中，表示决策结果的标签，表示测试集里的真实标签，表示预测分布，为网络做出预测决策的置信度，表示目标分布，为网络做出正确决策的真实概率； 根据所述预期校准误差大小判断所述初始图神经网络模型是否需要进行校准，根据判断结果构建所述初始图神经网络模型的图校准损失函数，包括： 根据所述预期校准误差大小判断所述初始图神经网络模型是否需要进行校准，若所述预期校准误差大于预先设置的误差阈值，则判断所述初始图神经网络模型需要被校准，构建所述初始图神经网络模型的图校准损失函数； 构建所述初始图神经网络模型的图校准损失函数的过程包括： 获取目标分布和预测分布；所述目标分布为网络做出正确决策的真实概率；所述预测分布为初始图神经网络模型做出预测决策的置信度； 对所述目标分布和预测分布进行散度计算，得到KL散度； 根据所述目标分布和预测分布的熵的乘积构建正则化器，将所述KL散度和所述正则化器的正则化计算，得到图校准损失函数。

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