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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于深度生成对抗网络的用户移动蜂窝网络数据合成方法及系统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：CN119094402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411229668.3，技术领域涉及：H04L43/0876；该发明授权基于深度生成对抗网络的用户移动蜂窝网络数据合成方法及系统是由段思婧;吕丰;刘松林;岑锦锋;李定宇;罗琼;陈博文;陈爱君;蒋姮博;李斌设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度生成对抗网络的用户移动蜂窝网络数据合成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度生成对抗网络的用户移动蜂窝网络数据合成方法及系统，该方法通过构建用户多维属性合成模块、用户使用流量序列合成模块以及用户空间基站连接序列合成模块，对所述用户多维属性合成模块、用户使用流量序列合成模块、用户空间基站连接序列合成模块进行联合训练，并用训练好的用户多维属性合成模块、用户使用流量序列合成模块、用户空间基站连接序列合成模块合成数据，相比现有技术，本发明中通过将具有关联属性的三种移动网络数据分别构建数据合成模型，再将数据合成模型进行联合训练，使得训练出来的模型合成的数据不但具备数据本身的属性，还具备与其他数据的关联性，大大提高了合成数据的可靠性以及质量。

本发明授权基于深度生成对抗网络的用户移动蜂窝网络数据合成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度生成对抗网络的用户移动蜂窝网络数据合成方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建用户多维属性合成模块，所述用户多维属性合成模块用于学习不同属性的真实用户的属性特征，并根据真实用户的属性特征合成用户属性；所述用户多维属性合成模块为属性生成对抗网络，包括属性生成器和属性鉴别器； 构建用户使用流量序列合成模块，用于学习不同属性的真实用户真实流量序列的流量时序特征，并根据所述流量时序特征合成不同属性用户的流量时间序列；所述用户使用流量序列合成模块的输入量包括用户多维属性合成模块的输出量；所述用户使用流量序列合成模块为条件时序生成对抗网络，包括：时序生成器和时序鉴别器； 构建用户空间基站连接序列合成模块，用于学习不同属性的真实用户真实空间基站连接序列的空间连接特征，并根据所述空间连接特征合成不同属性用户的空间基站连接序列；所述用户空间基站连接序列合成模块的输入量包括用户多维属性合成模块的输出量；所述用户空间基站连接序列合成模块为条件空间生成对抗网络，包括：空间生成器和空间鉴别器； 对所述用户多维属性合成模块、用户使用流量序列合成模块以及用户空间基站连接序列合成模块进行联合训练，并用训练好的用户多维属性合成模块、用户使用流量序列合成模块以及用户空间基站连接序列合成模块合成数据； 所述联合训练的损失函数如下： 其中，Ga是属性生成器，Da是属性鉴别器，LGa,Da是属性生成器与属性鉴别器之间的损失，Gt是时序生成器，Dt是时序鉴别器，LGt,Dt是时序生成器与时序鉴别器之间的损失，Gs是空间生成器，Ds是空间鉴别器，LGs,Ds是空间生成器与空间鉴别器之间的损失，γ1、γ2、γ3是平衡损失重要性的超参数，是生成的样本，代表Ga、Gt、Gs生成器分布，E表示期望函数，表示梯度下降函数。

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