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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明属于机动通信网网络规划技术领域，具体提供了一种基于关系推理的机动通信网网络智能规划方法及系统，其中方法包括：利用卷积神经网络对输入图像进行预处理，生成关系推理可理解和应用的实体对象；构建基于多头注意力机制的关系推理模型，将网络拓扑规划中抽取对象间关系转为色块间的注意力值；将色块间价值权重以色块间连线的形式表示，从连线颜色粗细和深浅两个方面来描述色块间关系和关联情况。通过借鉴当前关系深度强化学习在计算机视觉和自然语言处理中应用的关系推理技术，来解决机动通信网网络规划收敛慢的问题。提升了模型中通信保障单元部署位置预测的准确度。提高大规模地域空间的网络规划，提高机动通信网网络规划速度。
主权项：1.一种基于关系推理的机动通信网网络智能规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用卷积神经网络对输入图像进行预处理，生成关系推理可理解和应用的实体对象；S2，构建基于多头注意力机制的关系推理模型，将网络拓扑规划中抽取对象间关系转为色块间的注意力值，以将色块所代表实体间的隐含关系通过多头注意力机制抽象表示；首先由多个单头注意力模块并行作用形成不同的关注特征，然后将不同模块关注的特征内容拼接组合，从而形成对图像的全面理解；具体地，S21，以共用神经网络卷积池化后构建的L个M×N维矩形特征图作为关系推理模块的输入，将特征图中相同位置的色块进行拼接，形成总长度为M×N的向量，构建组合为E＝M×N，L大小的方块矩阵；S22，按照自注意力机制构建方法，将第i个实体向量抽象表示为对象向量qi，并且将色块实体对象量化为一系列的ki,vi，其中i＝1,2,3…N；S23，对任意2个色块间“关系”进行计算，产生并更新实体计算公式如下： 其中A表示注意力矩阵，Q为研究实体对象向量表示，K为组成实体的色块向量值，V为分配的注意力权值向量，Softmax为取最大值函数，并将结果缩放到01区间，d代表两个向量之间的距离；S3，将色块间价值权重以色块间连线的形式表示，从连线颜色粗细和深浅两个方面来描述色块间关系和关联情况。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于关系推理的机动通信网网络智能规划方法及系统
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