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龙图腾网获悉北京泰岳天成科技有限公司申请的专利一种变电站内安全可靠多跳自组网无线通信方法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：CN119767313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411767540.2，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种变电站内安全可靠多跳自组网无线通信方法是由李智;张艳珍;赵世民;吴波波设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站内安全可靠多跳自组网无线通信方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种变电站内安全可靠多跳自组网无线通信方法，包括以下步骤：步骤S101，根据变电站内节点的通信范围确定每个节点的邻居集合；步骤S104，以起始节点与终止节点的欧式距离为直径生成搜索范围，并根据搜索范围内的节点构建图网络数据；步骤S105，将图网络数据输入到神经网络模型，输出第一邻接矩阵；步骤S106，将第一邻接矩阵发送至第K个跳转节点完成通信；本发明通过神经网络模型分析变电站内节点的关联关系，并根据未来时间的节点通信情况通过蚁群算法生成用于训练神经网络模型的训练样本，使得神经网络模型具备对未来时间的节点通信情况的预测能力，从而提高无线通信的容错率。

本发明授权一种变电站内安全可靠多跳自组网无线通信方法在权利要求书中公布了：1.一种变电站内安全可靠多跳自组网无线通信方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，根据变电站内节点的通信范围确定每个节点的邻居集合； 步骤S102，计算起始节点到其邻居集合的每个节点的信噪比，并选择信噪比最大的节点作为第1个跳转节点； 步骤S103，计算第1个跳转节点到其邻居集合的每个节点的信噪比，并选择信噪比最大的节点作为第2个跳转节点，重复该步骤直至获得第K个跳转节点； 其中K为自定义参数； 步骤S104，以起始节点与终止节点的欧式距离为直径生成搜索范围，并根据搜索范围内的节点构建图网络数据； 图网络数据G表示为：G（V，E），其中V表示图网络数据G中顶点的集合，E表示图网络数据G中顶点之间的边的集合； 第i个顶点与第i个节点建立映射关系，其中1≤i≤N，N表示搜索范围内节点的数量； 顶点的初始特征通过与其建立映射关系的节点的属性表示； 步骤S105，将图网络数据输入到神经网络模型，输出第一邻接矩阵； 第一邻接矩阵包括N行N列，第一邻接矩阵的元素值通过0或者1表示，即第m行第n列的元素值为1表示第m个节点跳转到第n个节点，否则表示第m个节点不跳转到第n个节点，其中1≤m≤N，1≤n≤N； 步骤S106，将第一邻接矩阵发送至第K个跳转节点完成通信； 按照步骤S101到步骤S104获得用于训练神经网络模型的训练样本的样本数据，在预设时间段后再次采集变电站内所有节点的属性，通过蚁群算法生成传输路径，并将传输路径转换为第二邻接矩阵表示，作为用于训练神经网络模型的训练样本的样本标签，其中传输路径通过维度数量为N的向量表示，向量的元素值通过0或者1表示，第i个维度值为1表示经过第i个节点，否则表示不经过第i个节点，其中预设时间段为自定义参数； 指定每个迭代次数神经网络模型输出的第一邻接矩阵与第二邻接矩阵之间的差作为损失函数，直至达到最大迭代次数，其中最大迭代次数为自定义参数； 神经网络模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和第三隐藏层； 第一隐藏层用于将图网络数据的每个顶点的初始特征转换为矩阵表示； 第一隐藏层的计算公式如下：； 其中表示第i个顶点的矩阵表示，表示第i个顶点的初始特征，W表示权重参数； 第二隐藏层通过3个大小不同的卷积核对每个顶点的矩阵表示进行特征提取获得3个大小不同的特征图，并将3个特征图展开为向量表示后进行拼接，获得组合向量，其中3个卷积核的大小分别为1×1、3×3和5×5，并且3个卷积核的步长均为1； 第三隐藏层输入图网络数据，输出第一邻接矩阵； 第三隐藏层的计算公式包括： ； ； ； 其中S表示第三隐藏层输出的第一邻接矩阵，表示与第i个顶点存在边连接的顶点的集合，表示中元素的数量，和分别表示第i个顶点和第j个顶点的组合向量，表示第i个顶点的更新向量，表示第i个顶点和第j个顶点之间的关联系数，和分别表示第一权重参数和第二权重参数，MLP表示多层感知机，表示将N个顶点的更新向量进行堆叠操作，concat表示拼接操作，T表示转置操作，sigmoid表示sigmoid激活函数，F表示将大于等于0.5的元素值向上取整为1，将小于0.5的元素值向下取整为0。

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