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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利无线传感网络维护方法及相关设备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：CN114584943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202011386722.7，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权无线传感网络维护方法及相关设备是由郭小辉;汪晨;于峰崎设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线传感网络维护方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种无线传感网络维护方法及相关设备，先根据专家先验知识建立贝叶斯网络；再确定贝叶斯网络中每个节点的初始条件概率表；根据无线传感网络的离散特征数据，对初始条件概率表进行优化，得到每个节点的优化条件概率表；再确定顶层特征变量中满足第一预设异常条件的异常节点，并根据优化条件概率表，从异常节点向下推理出满足第二预设异常条件的最底层的影响变量；最后，调整满足第二预设异常条件的最底层的影响变量，确定使异常节点满足预设正常条件的第一维护方案。本发明实施例的方法，基于贝叶斯网络的表示、学习、推理能力，不仅能进行故障定位，同时也能给出维护策略，降低主观性，降低了维护成本。

本发明授权无线传感网络维护方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种无线传感网络维护方法，其特征在于，包括：根据专家先验知识，建立所述无线传感网络可观测的顶层特征变量和影响所述顶层特征变量的影响变量之间的贝叶斯网络，所述顶层特征变量用于表征所述无线传感网络的性能，所述影响变量中包括不可观测的变量；确定所述贝叶斯网络中每个节点的初始条件概率表；根据所述无线传感网络的离散特征数据，对所述初始条件概率表进行优化，得到每个节点的优化条件概率表，所述离散特征数据为所述贝叶斯网络中可观测的变量的观测数据；确定所述顶层特征变量中满足第一预设异常条件的异常节点，并根据所述优化条件概率表，从所述异常节点向下推理出满足第二预设异常条件的最底层的影响变量；调整所述最底层的影响变量，确定使所述异常节点满足预设正常条件的第一维护方案。

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