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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于知识图谱的干扰设备感知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：CN115186818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210683695.2，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于知识图谱的干扰设备感知方法是由彭启航;张阿芳;韩欢;黄巍;王新发;王军设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的干扰设备感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的干扰设备感知方法，属于干扰感知技术领域。本发明针对复杂电磁环境中，目标方的干扰信息面临的异构、海量、冗余的大数据问题，本发明实施例利用各干扰参数之间的关系构建三元组，从而构建干扰知识图库，在此基础上，利用深度神经网络对干扰知识图谱信息的挖掘实现干扰设备的识别。本发明首先配置干扰知识图谱，然后基于干扰知识图谱的嵌入向量表示获取待识别的干扰信息的嵌入向量表示，以及干扰知识图谱中各干扰设备的干扰设备向量表示，并基于识别模型获取两者之间的相似度，基于最大相似度所对应的干扰设备获取待识别干扰信息的干扰设备感知结果。本发明用于干扰设备的感知，可显著提升其感知准确率。

本发明授权基于知识图谱的干扰设备感知方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的干扰设备感知方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，配置干扰知识图谱： 采集干扰信息，从不同干扰设备的历史行为信息中提取位置特征与信号特征，得到各干扰设备的干扰信息，所述干扰信息包括多个参数；并将干扰信息以三元组的形式进行表示h,r,t，构成干扰知识图谱，其中，头实体h为干扰信息名称，尾实体t为干扰设备型号或干扰信息的不同参数的参数值，关系r表示头实体h与尾实体t之间的关系或实体的属性； 步骤2，通过词向量生成模型将干扰知识图谱中的干扰设备的设备信息中的语义信息映射为向量，得到干扰设备向量表示并输入识别模型； 步骤3，通过知识图谱的翻译模型获取干扰知识图谱中的关于干扰信息的实体的嵌入向量表示，并存储在实体嵌入向量表中； 步骤4，采集待识别的干扰信息，并在实体嵌入向量表中查询干扰信息中每个参数值的嵌入向量表示；拼接所有参数值的嵌入向量得到干扰信息的嵌入向量表示并输入识别模型； 步骤5，识别模型对干扰信息的嵌入向量表示进行特征增强，得到干扰特征向量； 识别模型对干扰设备向量表示进行向量转换，得到设备特征向量； 且设备特征向量与干扰特征向量的向量维度相同； 识别模型计算干扰特征向量与每个干扰设备的设备特征向量的相似度，基于最大相似度所对应的干扰设备，得到所述待识别的干扰信息的匹配结果； 其中，所述识别模型包括干扰信息支路、干扰设备支路和相似度计算模块； 干扰信息支路依次包括卷积网络层、多头自注意力网络层、转换层和至少一层全连接层，用于输出干扰特征向量； 干扰设备支路依次包括转换层和和至少一层全连接层，用于输出设备特征向量； 其中，转换层用于将多维向量转换为一维向量； 相似度计算模块采用内积的方式计算干扰特征向量与设备特征向量之间的相似度。

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