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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于图和注意力的时空裂缝数据推断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：CN116304511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310237655.X，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于图和注意力的时空裂缝数据推断方法是由於志勇;郭贤伟;黄昉菀;郭文忠;郝勇涛设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图和注意力的时空裂缝数据推断方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于图和注意力的时空裂缝数据推断方法，包括以下步骤；步骤S1：获取包含时空裂缝数据的原始稀疏矩阵；步骤S2：移除原始稀疏矩阵中的所有时空裂缝，得到更小尺寸的无裂缝稀疏矩阵；步骤S3：利用矩阵分解技术推断无裂缝稀疏矩阵；步骤S4：将步骤S2移除的时空裂缝重新放回，得到预处理的稀疏矩阵；步骤S5：构建基于图注意力网络的空间块和基于Transformer的时间块，并将它们组合成时空神经网络结构；步骤S6：将预处理的稀疏矩阵输入时空神经网络结构的模型中，得到推断的矩阵并计算损失；步骤S7：重复步骤S6，以训练模型直至收敛；本发明在给定具有稀疏性并可能伴有时空裂缝特征的感知数据的情况下，能有效地推断出比较理想的完整数据。

本发明授权一种基于图和注意力的时空裂缝数据推断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图和注意力的时空裂缝数据推断方法，其特征在于：其通过学习稀疏时空数据中的潜在相关性来填充采集数据的缺失部分； 所述采集数据为无线传感器网络从动态环境监测中收集的数据，其由大小为N×T的时空传感矩阵表示，记录了来自N个传感器在T个时隙上的数据； 所述时空传感矩阵贮有具有时空裂缝特征的数据，即具有稀疏性且沿着矩阵的行、列方向可能发生数据缺失的时空感知数据； 所述方法通过使用矩阵分解进行预推断的第一阶段和使用基于图注意力网络GAT和Transformer的时空神经网络结构推断数据的第二阶段，完成具有时空裂缝特征的数据推断任务，包括以下步骤； 步骤S1：获取包含时空裂缝数据的原始稀疏矩阵； 步骤S2：移除原始稀疏矩阵中的所有时空裂缝，得到更小尺寸的无裂缝稀疏矩阵，即一般稀疏矩阵； 步骤S3：利用矩阵分解技术推断无裂缝稀疏矩阵； 步骤S4：将步骤S2移除的时空裂缝重新放回，得到预处理的稀疏矩阵； 步骤S5：构建基于图注意力网络的空间块和基于Transformer的时间块，并将它们组合成一个时空神经网络结构； 步骤S6：将预处理的稀疏矩阵输入时空神经网络结构的模型中，得到推断的矩阵并计算损失； 步骤S7：重复步骤S6，以训练模型直至收敛。

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