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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种可解释的道路网选取方法、装置、介质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：CN119248896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411302550.9，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种可解释的道路网选取方法、装置、介质及设备是由杨敏;徐晓;张鹏鑫;阳太阳;余烨设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可解释的道路网选取方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了可解释的道路网选取方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取每条测试道路的描述特征，并基于描述特征构建特征向量；确定教师模型，并通过可解释工具对输入教师模型的描述特征的特征重要性进行排序；构建可加性神经网络；基于教师模型的预测结果计算知识蒸馏损失函数；将排序后的描述特征作为训练集输入到可加性神经网络中，通过知识蒸馏损失函数对可加性神经网络进行训练，将训练好的可加性神经网络作为可解释道路网选取模型，通过可解释道路网选取模型进行道路选取。本申请可以兼顾道路选取模型的高准确率并使其具有可解释性。

本发明授权一种可解释的道路网选取方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种可解释的道路网选取方法，其特征在于，所述方法包括：获取每条测试道路的描述特征，并基于所述描述特征构建特征向量；所述描述特征包括道路描述特征与道路连通性特征，所述道路描述特征至少包括道路等级、车道数、路面材质、长度、宽度，以及弧段数量，所述道路连通性特征至少包括度中心性、聚类系数、介度中心性、紧密度中心性，以及特征向量中心性；确定教师模型，并通过可解释工具对输入所述教师模型的所述描述特征的特征重要性进行排序；构建可加性神经网络；基于所述教师模型的预测结果计算知识蒸馏损失函数；所述基于所述教师模型的预测结果计算知识蒸馏损失函数，包括：通过所述教师模型对每条所述测试道路预测被选取保留的第一概率，并将所述第一概率标记为第一标签；基于所述第一标签计算知识蒸馏需要的所述测试道路被选取保留的软标签；基于所述软标签计算知识蒸馏损失函数；其中，通过第一公式计算所述软标签，所述第一公式为： 其中，为第一标签，为蒸馏温度；通过第二公式计算所述知识蒸馏损失函数，所述第二公式为： 其中，为可加性神经网络的预测结果，为测试道路的人工标签，是软标签损失和真实标签损失的权重参数，为均方误差函数；将排序后的所述描述特征作为训练集输入到所述可加性神经网络中，通过所述知识蒸馏损失函数对所述可加性神经网络进行训练，将训练好的可加性神经网络作为可解释道路网选取模型，通过所述可解释道路网选取模型进行道路选取。

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