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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于GCN的无人机任务规划知识推理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：CN116882500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310872896.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于GCN的无人机任务规划知识推理方法是由柴蓉;段晓芳;邱江;陈前斌设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GCN的无人机任务规划知识推理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于GCN的无人机任务规划知识推理方法，属于无人机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：无人机任务规划系统知识抽取；S2：基于TransH得到无人机任务规划知识的向量表示；S3：构建无人机任务规划知识图谱的邻接矩阵；S4：初始化特征矩阵；S5：GCN特征向量更新；S6：基于块对角分解的GCN权重系数正则化；S7：基于全连接层实现实体分类；S8：建模Sigmoid函数实现链接预测。

本发明授权一种基于GCN的无人机任务规划知识推理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GCN的无人机任务规划知识推理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：无人机任务规划系统知识抽取； S2：基于TransH得到无人机任务规划知识的向量表示； S3：构建无人机任务规划知识图谱的邻接矩阵；构建无人机任务规划知识图谱的邻接矩阵，具体为：令A＝[Aij]表示知识图谱的邻接矩阵，若节点i和节点j相连，Aij＝1，否则，Aij＝0； S4：初始化特征矩阵；初始化特征矩阵，具体为：令表示节点i在第l层的特征向量，1≤l≤L，L为图卷积层的个数，采用TransH得到的实体向量对进行赋值，即 S5：GCN特征向量更新；GCN特征向量更新，具体为：GCN的特征向量更新函数为：其中表示节点i在第l层的特征向量，Ni＝{j|Aij＝1}表示节点i的邻居集合，和分别表示关系r位于GCN的第l层的权重矩阵和偏置向量，其中，σ是激活函数，建模为ReLU函数； S6：基于块对角分解的GCN权重系数正则化；基于块对角分解的GCN权重系数正则化，具体为：令表示对应关系r在第l层的第b个低维矩阵，1≤b≤B,其中，B表示低维矩阵的数量，将分解为的直和，即 S7：基于全连接层实现实体分类； S8：建模Sigmoid函数实现链接预测。

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