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申请/专利权人：苏州恩赫信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于图表示学习的专家系统推荐方法，包括：S1、建立频谱仿真模型；S2、利用蒙特卡罗方法，根据关键因素，设定概率分布，模拟不同的信号传播和干扰情况的模拟样本；S3、将模拟生成的模拟样本作为输入，运行频谱仿真模型，输出频谱相关数据；S4、将S2中的模拟样本提取目标特征，利用相关度指标，在历史数据库中找到一组与模拟样本相关度最大的频谱相关数据；S5、将S3和S4输出的频谱相关数据进行比对，利用专家系统中的图表示学习，预测并识别潜在的频兼容性问题，输出最终关于频谱使用情况的专家推荐结果。该方法优化了频谱资源分配和提升通信系统性能，能够更全面、准确地预测和识别潜在的频谱兼容性问题。

主权项：1.一种基于图表示学习的专家系统推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、建立频谱仿真模型，用于模拟特定信号与环境下的传播和干扰情况，其中特定信号为共享或相邻的频率频段；步骤S2、利用蒙特卡罗方法，根据关键因素，设定概率分布，模拟不同的信号传播和干扰情况的模拟样本；步骤S3、将蒙特卡罗模拟生成的模拟样本作为输入，运行频谱仿真模型，输出频谱相关数据；步骤S4、将步骤S2中的模拟样本提取目标特征，并利用相关度指标，在历史数据库中找到一组与模拟样本相关度最大的频谱相关数据；步骤S5、将步骤S3和步骤S4输出的频谱相关数据进行比对，利用图表示学习预测并识别潜在的频兼容性问题，并将识别结果通过带有专家推理机制的分类器，输出最终关于频谱使用情况的专家推荐结果；其中，在步骤S5中，包括以下子步骤：步骤S51、将步骤S3和步骤S4输出的频谱相关数据进行比对，并提取出区别特征；步骤S52、构建图结构，定义图中的节点，每个节点代表一个用频设备或系统，边表示节点之间的关系；步骤S53、根据步骤S51提取的区别特征，对步骤S52中图结构更新节点的特征向量和边的权重；步骤S54、将更新的图结构输入到训练好的图表示学习模型中，通过模型的前向传播，学习每个节点的低维嵌入表示；步骤S55、根据历史数据和专家知识，定义一套用于预测频谱兼容性问题的规则，将步骤S54中获得的节点嵌入表示进行预处理，利用定义的规则，对预处理后的数据进行逐一比对和分析，识别出存在的频谱兼容性问题或者风险点；使用分类器和特定的专家推理机制来对图表示学习的预测结果进行验证和修正。

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