买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜苏州懿礼思诚信息科技(集团)有限公司申请的专利一种基于云计算的无线网络通信交互方法及系统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：CN118870396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411336983.6，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于云计算的无线网络通信交互方法及系统是由宁丽华设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的无线网络通信交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的无线网络通信交互方法及系统，涉及物联网与云计算交叉技术领域，包括，收集无线信道状态、网络流量需求和设备能量状态的实时数据；将实时数据存储于云计算平台的分布式存储架构中，形成实时数据集与历史数据仓库；利用云计算平台中的实时数据集与历史数据仓库构建深度学习模型，生成预测结果；依据动态编码调整参数集，实施边缘云计算节点上的动态编码方式、调制模式调整、优化路由策略、网络切片的跨层资源交互协同优化。本发明通过融合云计算、深度学习与遗传算法，实现无线网络资源的智能化动态优化，提升了频谱利用和能源效率，确保网络高性能与稳定性，为无线通信交互提供强效自适应策略，推动性能显著增强。

本发明授权一种基于云计算的无线网络通信交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的无线网络通信交互方法，其特征在于：包括，收集无线信道状态、网络流量需求和设备能量状态的实时数据；将实时数据存储于云计算平台的分布式存储架构中，形成实时数据集与历史数据仓库；利用云计算平台中的实时数据集与历史数据仓库构建深度学习模型，生成预测结果；基于预测结果执行遗传算法，动态生成频谱分配计划、功率配置指导和云资源调度策略的调度指令；将调度指令应用于边缘云计算节点，执行指令解析输出动态编码调整参数集；依据动态编码调整参数集，实施边缘云计算节点上的动态编码方式、调制模式调整、优化路由策略、网络切片的跨层资源交互协同优化；所述利用云计算平台中的实时数据集与历史数据仓库构建深度学习模型，生成预测结果，具体步骤为：从实时数据集与历史数据仓库中提取无线信道状态、网络流量需求和设备能量状态的特征；将这些特征按时间序列排序并合并，形成一个高维度的时间序列数据集D表达式为： ； ；其中，ti为是时间戳，xi为包含了无线信道状态、网络流量需求和设备能量状态的多个特征的向量；基于高维度的时间序列数据集D结合递归特征消除策略，构建特征重要性评估函数，表达式为： ；其中，为第i个样本的第j个特征与目标变量y之间的互信息量，为正则化系数，为第i个样本的第j个特征的方差；根据特征重要性评估函数，计算所有特征的重要性分数，选择前N个最高分的特征，生成经过重要性评估后选中的特征索引集合表达式为： ； ；其中，pi为筛选输出的特征索引；基于经过重要性评估后选中的特征索引集合，通过LSTM网络捕捉时间序列中的长期依赖关系；在LSTM层之上添加注意力层，并融入权重分配函数，构建LSTM-Attention模型表达式为： ；其中，为经过LSTM处理后第i时刻的隐藏状态；根据LSTM-Attention模型中每一个时间步i，通过注意力机制加权后的隐藏状态，构成加权隐藏状态集合；权重分配函数，表达式为： ；其中，为注意力层的权重矩阵，ba为偏置项；采用均方误差并融入L2正则项，定义损失函数L表达式为： ；其中，为损失函数的参数向量；在损失函数L的优化过程中，采用Adam优化器进行模型参数的迭代更新，不断调整模型参数，以最小化损失函数L；使用训练好的LSTM-Attention模型对新的时间序列数据进行预测，输出预测结果Ypred；所述基于预测结果执行遗传算法，动态生成频谱分配计划、功率配置指导和云资源调度策略的调度指令，具体步骤为：构建初始种群表达式为： ；其中，为第个个体的基因编码，G为基因编码，为第个体在频谱分配方面的第个基因位，为第个体在动态生成频谱分配方面的第k个基因位，为第个体在功率配置指导方面的第l个基因位，为第个体在资源调度策略方面的第m个基因位；基于第个个体的基因编码计算输出适应度值表达式为： ；其中，SE（G）为频谱效率，EE（G）为能源效率，CRI（G）为云资源利用率，STB（G）为策略稳定性度量，为频谱效率权重因子，为能源效率权重因子，为云资源利用率权重因子，为策略稳定性度量权重因子；对计算输出适应度值保留精英个体，通过适应度影响的选配、多点交叉、部分匹配交叉和变异，生成新种群；针对新种群计算适应变异率，表达式为： ；其中，为基础变异率，为变异率调整系数；在遗传算法的迭代过程中，基于时间序列分析的权重自适应调整策略，动态调整适应度值的权重因子，表达式为： ；其中，为在时间t时，第个指标的权重，为学习率，为当前迭代周期内，第个指标对总适应度提升的贡献度。

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苏州懿礼思诚信息科技(集团)有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市相城区相城大道1168号品上商业中心5幢2203室；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”。