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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度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：CN120358158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510847324.7，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度方法及系统是由郭致昌;王冬;戴杨设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度方法及系统，属于移动通信网络资源管理技术领域。本发明通过构建动态演化的事件知识图谱和设计双流时空交叉网络，并结合视觉语义分析实时感知物理场景变化；采用事件‑场景双驱动机制动态调节资源预测模型，通过弹性调节因子动态调整门控循环神经网络参数，并基于强化学习算法优化多目标资源分配策略；采用两级资源调度模式，在事件触发阶段实施优先级保障的非抢占式资源分配，稳态阶段部署连续调整的优化策略。本方法显著提升高并发场景下的资源利用效率与服务质量，兼容O‑RAN标准接口，适用于智慧城市、工业互联网等高可靠低时延通信场景。

本发明授权基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态时空感知与事件知识图谱的5G网络切片动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤： Step1：构建动态演化的事件知识图谱，通过多源异构事件数据融合与时空关联建模，生成事件-流量概率矩阵，得到根据事件预测的网络流量特征； Step2：基于得到的网络流量特征，执行多模态特征协同融合，基于蜂窝级地理空间建模、用户行为模式分析及实时视觉语义感知，生成高精度流量特征向量； Step3：基于高精度流量特征向量，采用事件-场景双驱动机制动态调节资源预测模型，结合强化学习算法优化多目标资源分配策略，得到兼顾服务质量、资源使用效率和超额惩罚的动态资源调整策略； Step4：基于得到的动态资源调整策略，根据动态环境状态执行两级资源调度，通过事件触发阶段实施非抢占式优先级保障的弹性资源分配以及稳态阶段实施连续调整的优化策略，优化网络资源分配策略； 所述Step3具体包括： Step3.1：定义动态调节因子，其计算公式为： ； 其中，为事件关联概率矩阵最大值，为视觉语义流量修正系数，、为可配置权重参数； Step3.2：将所述动态调节因子嵌入门控循环神经网络，作为门控循环神经网络的动态调整参数； Step3.3：构建强化学习模型的状态空间与动作空间： 所述状态空间编码预测流量、资源利用率、事件风险等级的多维特征； 所述动作空间定义为带宽、计算核心及缓存的连续调整量； Step3.4：设计多目标奖励函数，所述奖励函数包含服务质量达标率、资源利用效率及超额分配惩罚项的加权组合，表达式为： ； 其中，、、为可调节权重系数，为服务质量达标率的非线性映射函数，为资源利用效率指标，为超额分配惩罚项。

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