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申请/专利权人：中国联合网络通信有限公司深圳市分公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的低空通信网络组织方法，包括以下步骤：构建基于元胞自动机的模拟环境，生成异常情况和极端事件；部署多模态传感器，收集和处理网络负载及环境数据；部署具备自学习和决策能力的分布式智能代理和无人机中继节点，通过量子计算进行数据处理和模型推理；采用自适应神经进化算法进行动态网络优化；利用长短期记忆网络和时序增强变分自编码器进行异常检测和故障预测，结合图卷积网络实现联合异常检测和信息共享；通过模糊逻辑和自适应智能体技术评估故障；通过自适应学习算法结合不同场景的训练结果，利用多目标优化算法实现资源分配，并结合虚拟现实和增强现实技术提供网络状态的可视化管理和实时监控。

主权项：1.一种基于人工智能的低空通信网络组织方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建一个基于元胞自动机的低空通信网络模拟环境，模拟各种真实环境和通信需求，通过生成对抗网络生成异常情况和极端事件，提供多样化训练数据；S2.在低空通信网络中部署多模态传感器，实时感知环境，收集网络负载、环境参数和通信需求数据，利用分布式数据处理单元进行初步处理和过滤，构建综合数据集；S3.部署分布式智能代理和无人机中继节点，分布式智能代理通过自组织网络形成自治网络，具备自学习和决策能力；无人机中继节点携带边缘量子计算单元，通过元胞自动机和生成对抗网络生成的数据进行训练，利用量子计算处理综合数据集并进行模型推理，生成训练结果；S4.利用模拟环境和分布式智能代理及无人机中继节点的训练结果，基于实时数据和综合数据集，采用自适应神经进化算法进行动态网络优化，调整频谱、带宽和通信路径，应对网络负载和环境变化；S5.基于生成的异常情况和极端事件训练数据和综合数据集，采用基于时序数据的长短期记忆网络和时序增强变分自编码器进行异常检测和故障预测，结合图卷积网络技术，实现不同区域网络之间的联合异常检测和信息共享；S6.利用模糊逻辑和自适应智能体技术，通过智能体协作与决策，优化故障处理与恢复；当检测到故障时，基于模糊逻辑评估故障严重程度，自适应智能体选择最优修复方案和路径，动态调整网络配置，记录和学习故障处理经验；S7.通过自适应学习算法，结合模拟环境中不同场景的训练结果，智能调整网络配置适应不同应用场景，利用多目标优化算法实现资源分配和利用，结合虚拟现实和增强现实技术，提供网络状态的可视化管理和实时监控。

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