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龍圖騰網獲悉山西大學申請的專利一種半監督智慧城市網絡設備識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116582444B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310570160.9，技術領域涉及：H04L41/14；該發明授權一種半監督智慧城市網絡設備識別方法及系統是由杜航原;謝富中;王文劍;白亮;梁吉業設計研發完成，并于2023-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種半監督智慧城市網絡設備識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種半監督智慧城市網絡設備識別方法及系統，屬于智慧城市領域。方法包括網絡設備數據預處理環節，半監督智慧城市網絡設備識別模型的構建環節，半監督智慧城市網絡設備識別模型的優化環節，半監督智慧城市網絡設備識別模型的訓練環節以及半監督智慧城市網絡設備識別模型的結果輸出環節五個主要組成部分。半監督智慧城市網絡設備識別模型由圖自編碼器模塊、自訓練聚類模塊以及類語義信息模塊構建，并設計一個聯合優化目標函數，通過最小化目標函數進行模型訓練。系統包括計算機處理器和內存、網絡設備數據預處理單元、基于半監督智慧城市網絡設備識別模型訓練單元、基于半監督智慧城市網絡設備識別模型結果輸出單元。

本發明授權一種半監督智慧城市網絡設備識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種半監督智慧城市網絡設備識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S10、利用網絡設備數據構建圖結構G＝V,E,X； S20、構建圖結構G＝V,E,X的N×N維鄰接矩陣A； S30、基于建立的圖結構及其鄰接矩陣，構建半監督智慧城市網絡設備識別模型； S31、在圖自編碼器模塊中，將圖結構G＝V,E,X輸入到GCN編碼器中進行編碼，獲得網絡設備節點的表示向量，其編碼過程的形式化表示如式1所示： 其中，IN表示N維單位矩陣，是的度矩陣，Hl表示第l層的網絡設備節點的特征向量，Wl表示第l層的參數矩陣；H＝{h1，h2…，hN}是網絡設備節點的表示向量的集合，其中網絡設備節點表示hn表示第n個網絡設備節點的低維表示，1≤n≤N，編碼器中σ表示激活函數Relu·，由式2定義： 通過GCN編碼器獲得網絡設備節點的低維表示后，再利用解碼器來重構其信息，解碼器采用簡單的內積函數，如式3所示： 其中，為重構的鄰接矩陣，δ為sigmoid函數，在該模塊中，通過將重構鄰接矩陣與原始鄰接矩陣A進行對比，利用兩者間的誤差訓練模型，從而獲得網絡設備節點表示； S32、在自訓練聚類模塊中，先利用k-means算法對網絡設備節點表示H進行聚類分析，獲得u個聚類，然后使用學生t分布衡量網絡設備節點表示hi與聚類中心向量θu的相似程度，如式4所示： 其中，qiu表示網絡設備節點vi屬于聚類u的概率，獲得了網絡設備節點聚類的分布結果Q，利用分布Q來計算目標分布P，如式5所示： 其中，piu同樣表示網絡設備節點vi屬于聚類u的概率，但目標分布P具有更高的置信度，分布P依賴于分布Q，分布Q由網絡設備節點表示參與計算得到，因而聚類結果會對學到的網絡設備節點表示產生影響，而網絡設備節點表示的好壞影響聚類結果的可信度，通過不斷學習，獲得可信度高的聚類結果，從而能夠捕捉到同一類的網絡設備信息，得到更優的網絡設備節點表示； S40、針對構建的半監督智慧城市網絡設備識別模型，構建其模型優化的目標函數； S50、設定半監督智慧城市網絡設備識別模型的訓練流程并進行迭代訓練，最小化目標函數，從而確定模型參數； S60、利用構建的半監督智慧城市網絡設備識別模型以及確定的模型參數，對網絡設備數據進行識別與劃分，并將分類結果進行輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山西大學，其通訊地址為：030006 山西省太原市塢城路92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。