多模态数据融合的AI网络优化方法、装置及计算机设备

本申请涉及一种多模态数据融合的AI网络优化方法、装置及计算机设备。包括对多模态数据进行特征分类，得到需求分类集合；基于该需求分类集合，通过动态探针技术获取分层资源依赖参数，构建资源需求范围矩阵；以此矩阵为基础建立分层算力认证框架，提取计算资源能力指标并构建能力‑需求匹配程度表；利用遗传算法优化生成初始资源分配策略，引入动态信任评估机制对节点进行信任评估；基于信任值重构资源调度方案，通过实时监控运行状态数据动态更新认证框架参数，形成从数据特征解析、分层资源匹配到动态安全调度的闭环优化体系，从而显著提升多模态场景下的资源利用效率与系统安全水平，有效解决传统方法中资源分配与信任机制脱节的核心问题。