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龍圖騰網獲悉東南大學;紫金山實驗室申請的專利一種基于機器學習的自動鄰居關系方法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：CN118643892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202410708849.8，技術領域涉及：G06N5/01；該發明授權一種基于機器學習的自動鄰居關系方法是由潘志文;肖江山;劉楠;尤肖虎設計研發完成，并于2024-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的自動鄰居關系方法在說明書摘要公布了：本發明是一種基于機器學習的自動鄰居關系方法，包括：第一步：收集無線通信系統關鍵性能指標KPI數據，并通過預處理形成數據集D；第二步：利用歷史收集的KPI數據訓練鄰居關系分類器FDTC，第三步：將實時收集的KPI輸入FDTC，進行鄰居關系判斷，實時收集KPI數據作為測試集，第四步：利用新收集的KPI數據更新訓練FDTC，第五步：在第二步訓練FDTC的基礎上，采用串行增強Boosting策略集成學習FDTC，訓練增強FDTC即BFDTC，第六步：在第二步訓練FDTC的基礎上，采用并行打包Bagging策略集成學習FDTC，訓練隨機森林FDTC即RF?FDTC；相比于傳統自動鄰居關系方法，本方法生成的無線網絡鄰居關系更加精確和穩定。

本發明授權一種基于機器學習的自動鄰居關系方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的自動鄰居關系方法，其特征在于該方法包括以下步驟： 第一步：收集無線通信系統關鍵性能指標KPI數據，并通過預處理形成數據集D； 第二步：利用歷史收集的無線通信系統關鍵性能指標KPI數據訓練鄰居關系分類器FDTC，首先通過訓練生成模糊決策樹FDT對KPI數據進行模糊分類，使KPI數據集劃分為多個各自具有特征一致性的小規模子數據集并儲存在對應的FDT葉子結點位置，接著在FDT的葉子結點處利用對應的子數據集訓練使用高斯核函數的支持向量機SVM進行精確分類，使鄰居關系分類器FDTC根據輸入的無線網絡KPI數據直接判斷網絡鄰居關系； 第三步：將實時收集的無線通信系統關鍵性能指標KPI輸入FDTC，進行鄰居關系判斷，實時收集網絡KPI數據作為測試集，首先經過FDT判別送入對應葉子結點上的SVM分類器，接著SVM分類器直接輸出鄰居關系判斷結果，即判斷目標小區是或不是源小區的鄰居小區； 第四步：利用新收集的無線通信系統關鍵性能指標KPI數據更新訓練FDTC，新收集的無線網絡KPI數據集經過FDT結構分割為子數據集并儲存在對應葉子結點上，計算FDTC中每一個葉子結點SVM分類器的分類精度，將分類精度低于精度閾值的葉子結點刪除，即剪枝，在剪枝位置利用儲存在對應葉子結點上的子數據集重新訓練FDTC，即更新訓練，更新訓練后的FDTC可以對實時收集的無線網絡KPI數據具有更好的鄰居關系判斷能力； 第五步：在第二步訓練FDTC的基礎上，采用串行增強Boosting策略集成學習FDTC，訓練增強FDTC即BFDTC，通過串行增強訓練基分類器的方式提高對無線網絡鄰居關系判斷的準確度； 第六步：在第二步訓練FDTC的基礎上，采用并行打包Bagging策略集成學習FDTC，訓練隨機森林FDTC即RF-FDTC；設定RF-FDTC中基分類器總數為L，l表示基分類器標號，l＝1,2,...,L，通過并行訓練多個基分類器的方式提高對無線網絡鄰居關系判斷的準確度。

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東南大學;紫金山實驗室，其通訊地址為：211102 江蘇省南京市江寧區東南大學路2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”。