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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种面向无线网络性能指标的因果发现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：CN119183133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411424917.4，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种面向无线网络性能指标的因果发现方法及系统是由陈薇;彭琳钧;黄智毅;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无线网络性能指标的因果发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与因果关系发现的技术领域，提出一种面向无线网络性能指标的因果发现方法及系统，包括以下步骤：采集无线网络的若干个观测变量的性能指标数据，形成无线网络性能指标数据；利用高阶积累量，计算所述无线网络性能指标数据的观测变量之间的因果差；基于所述因果差逐级搜寻所述无线网络性能指标数据对应的因果结构的根节点；视根节点被搜寻到的顺序为因果顺序，根据所述因果顺序恢复所述无线网络性能指标数据的因果结构；本申请的因果发现方法能够准确识别因果关系且计算复杂度低。

本发明授权一种面向无线网络性能指标的因果发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向无线网络性能指标的因果发现方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集无线网络的若干个观测变量的性能指标数据，形成无线网络性能指标数据； 利用高阶积累量，计算所述无线网络性能指标数据的观测变量之间的因果差； 基于所述因果差逐级搜寻所述无线网络性能指标数据对应的因果结构的根节点； 视根节点被搜寻到的顺序为因果顺序，根据所述因果顺序恢复所述无线网络性能指标数据的因果结构； 利用高阶积累量，计算所述无线网络性能指标数据的观测变量之间的因果差的表达式包括： 式中，表示所述无线网络性能指标数据的第个观测变量和第个观测变量的因果差；表示高阶累积量函数； 基于所述因果差逐级搜寻所述无线网络性能指标数据对应的因果结构的根节点的步骤包括： S1:对于所述无线网络性能指标数据中的每个观测变量，计算其与其他观测变量之间的因果差的总和，得到每个观测变量对应的因果差和； S2:将因果差和最小的观测变量视为所述无线网络性能指标数据对应的因果结构的根节点； S3:从所述无线网络性能指标数据中剔除所述根节点对其他观测变量的影响，得到残差矩阵； S4:以所述残差矩阵中的每个观测变量为操作对象，迭代执行步骤S1~S3，逐级搜寻根节点，并记录根节点被搜寻到的顺序，直至所有观测变量均被识别为根节点时，停止迭代，得到所述无线网络性能指标数据的因果顺序； 根据因果顺序恢复所述无线网络性能指标数据的因果结构的步骤包括： 利用因果顺序构建一个下三角矩阵，设所述下三角矩阵的第行第列的元素为，若，则，表示对没有直接因果影响； 否则，表示因果顺序中观测变量对观测变量的直接因果影响，此时，设观测变量的因果父节点为，则的表达式包括： 式中，表示对应的残差。

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