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龙图腾网获悉军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所申请的专利一种基于时变同步流神经网络的最大流量调度方法及装置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：CN120725076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510833985.4，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于时变同步流神经网络的最大流量调度方法及装置是由赵吉敏;王郭俊;高飞;刘振华;陈可夫;杨荣丽;马璐;吴凯;苏丽娜设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时变同步流神经网络的最大流量调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时变同步流神经网络的最大流量调度方法及装置，该方法包括对时变同步流神经元进行处理，得到神经元层次结构；所述神经元层次结构包括流输入层、流接收层、神经元状态层、流生成层和流发送层；对所述神经元层次结构进行处理，得到时变同步流神经网络；对所述时变同步流神经元和所述时变同步流神经网络进行初始化，得到初始化时变同步流神经元参数和初始化时变同步流神经网络参数；根据所述初始化时变同步流神经元参数和所述初始化时变同步流神经网络参数，对所述时变同步流神经网络进行处理，得到最大流量调度结果。本发明方法基于时间最短路径原则，确保在满足时变容量约束的条件下实现全局最优的流量分配。

本发明授权一种基于时变同步流神经网络的最大流量调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时变同步流神经网络的最大流量调度方法，其特征在于，所述方法包括： S1，对时变同步流神经元进行处理，得到神经元层次结构，包括： S11，对时变同步流神经元进行处理，得到流输入层，所述流输入层包括流量标识，当不为空时则有流量到达神经元i； S12，构建时变同步流神经元的流接收层；所述流接收层用于接收所述流输入层输出的流量信息和，其中，用于存储T时刻起始节点发送的流量从神经元到达神经元i的流量，用来存储流量的到达时间； S13，构建时变同步流神经元的神经元状态层；所述神经元状态层包括激活状态、目标集合和流量记录构成； S14，构建时变同步流神经元的流生成层；所述流生成层包括元组； S15，构建时变同步流神经元的流发送层；所述流发送层根据后继节点集合发送流量，将流生成层生成的流量发送到后继节点； 所述神经元层次结构包括流输入层、流接收层、神经元状态层、流生成层和流发送层； S2，对所述神经元层次结构进行处理，得到时变同步流神经网络，包括： S21，获取目标网络的节点结构信息； S22，对所述目标网络的节点结构信息进行处理，得到时变同步流神经网络的神经元集群； 所述时变同步流神经网络的神经元集群包括N个时变同步流神经元； S23，对所述时变同步流神经网络的神经元集群进行处理，得到时变同步流神经网络； S3，对所述时变同步流神经元和所述时变同步流神经网络进行初始化，得到初始化时变同步流神经元参数和初始化时变同步流神经网络参数； 所述初始化时变同步流神经元参数包括前驱节点数量、后继节点数量和目标节点数量； 所述时变同步流神经网络参数包括计时器时间T、迭代步长和属性信息； S4，根据所述初始化时变同步流神经元参数和所述初始化时变同步流神经网络参数，对所述时变同步流神经网络进行处理，得到最大流量调度结果，包括： S41，对所述时变同步流神经网络的时变同步流神经元的状态进行更新，得到时变同步流神经元的状态更新信息，包括： S411，对任一时变同步流神经元，遍历其所有前驱神经元，查询当前时刻是否有流量到达当前时变同步流神经元，如果有流量到达，则通过流输入层和流接收层接收流量，记录在神经元状态层； S412，当神经元k的状态层检测到时刻t发送的流量满足激活状态时，那么神经元k的流生成层将生成新的流量，并将所述流量通过神经元k的流发送层给后继节点，得到时变同步流神经元的状态更新信息； S42，根据所述状态更新信息，对所述时变同步流神经网络进行处理，得到收敛时变最大流约束方程； S43，对所述收敛时变最大流约束方程进行求解，得到最大流量调度结果。

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