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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学申请的专利一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维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：CN117932320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311827664.0，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法是由李磊;郭兆丰;廖荣涛;王逸兮;王锦怡;王晟玮;胡欢君;叶宇轩;张剑;宁昊;张玉洁;郭岳;罗弦;王敬靖;李想;王博涛;陈家璘;郑蕾;徐宁;胡晨;邱学晶设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法，包括如下步骤：以某一特定时间窗口为基准，从各设备中读取数据，形成高维数据集；对于每个设备的高维数据，构成新的特征集；利用PCA算法对所选特征进行降维；利用自适应特征选择AFS算法对降维后的特征进行进一步优化；使用经过自适应特征选择后的特征数据进行网络传输，实现了在保持数据关键特征的同时降低了数据维度，从而减少了传输时延和网络负载，本申请综合运用PCA和AFS，充分发挥了它们在降维和特征选择方面的优势，使得降维后的数据既保留了重要信息，又减小了数据量，为多跳时延敏感网络中的高维感知数据传输提供了有效解决方案。

本发明授权一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法在权利要求书中公布了：1.一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：在多跳时延敏感网络中，每个设备持续地产生多维数据，以某一特定时间窗口T为基准，从各设备中读取数据，形成高维数据集X＝[X1,X2,…,Xn]，其中Xi表示第i个设备的多维数据； 步骤2：对于每个设备的高维数据Xi，计算其每个特征维度的信息熵HXij，选择信息熵较高的k个特征维度，构成新的特征集合Fi； 步骤3：利用PCA算法对所选特征进行降维，将特征集合Fi进行特征融合，得到融合后的特征向量Vi； 步骤4：利用自适应特征选择AFS算法对降维后的特征进行进一步优化，使用AFS算法，对PCA降维后的特征进行自适应选择，保留对网络性能影响较大的特征； 步骤5：使用经过自适应特征选择后的特征数据进行网络传输，实现了在保持数据关键特征的同时降低了数据维度，从而减少了传输时延和网络负载。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学，其通讯地址为：430077 湖北省武汉市徐东大街341号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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