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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测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：CN116340822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310304464.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法是由张毅恒;潘晔;林静然;利强;邵怀宗;孙国敏;胡全设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法，使用图卷积神经网络分析实时场景下的电子目标序列，其中使用图卷积层聚合节点和边参数，生成图特征，使用线性分类器基于图特征对电子目标序列分类，从而识别电子目标序列的任务标签；使用图自编码器分析实时场景下的电子目标序列，其中使用图卷积神经网络作为编码器计算图特征，并随机添加负链接，最后使用内积恢复原始图结构，从而推测电子目标序列隐藏的目标间关系；使用时域图卷积神经网络分析带有时序特性的电子目标序列，其中使用图卷积神经网络计算图特征，使用门控递归单元基于图特征计算下一时刻的电子目标序列结构和参数，从而预测电子目标序列未来可能的结构和参数变化。

本发明授权一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：建模步骤：对要分析的实时场景的数据进行图数据结构的表征，形成实时的电子目标序列，使用节点代表实时存在的平台目标、电子设备目标，节点的属性即为平台目标和电子设备目标的参数；使用边代表平台目标和电子设备目标之间的通信和指挥关系；形成电子目标序列即完成实时数据建模，之后，对电子目标序列进行编码，方便作为神经网络的输入数据；关联识别步骤：将图数据结构表征的电子目标序列使用图匹配算法进行编队识别，将其关联到的已知编队完成编队关联；同时，将编码后的电子目标序列输入完成训练的基于图神经网络结构的关联识别网络，该网络通过层级计算聚合实时电子目标序列的边和节点参数特征进行任务识别，输出电子目标序列的任务标签完成序列关联；隐藏节点和关系推测步骤：根据任务标签和编队关联结果，基于图数据库推测隐藏目标节点；同时，将编码后的电子目标序列输入完成训练的基于图自编码器结构的边预测网络，该网络通过节点嵌入对电子目标序列的隐藏目标关系进行推测得到关系推测结果；基于图自编码器结构的边预测网络采用图神经网络作为编码器，内积作为解码器；时序序列结构预测步骤：将编码后的实时电子目标序列输入完成训练的基于时间-图卷积网络结构的时序序列结构预测网络，该网络依照设定的时间步长预测下一拍的电子目标序列结构和参数并输出。

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