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申请/专利权人：甘肃雄关荟信息科技服务有限公司

摘要：本发明公开了一种无线通讯网络通信数据查询方法，涉及数据加密技术领域，包括，通过搭建智能无线通讯基础架构，结合深度学习模型与自然语言处理系统，实现了对复杂无线环境的智能化管理与高效数据处理能力，依据用户查询的历史多维度数据，动态构建查询模式模型，确保了模型的准确性和鲁棒性，结合实时监控与预测技术，有效提升了系统对用户查询意图的预见性，利用认知无线电技术和深度学习模型，实现了对用户查询负载和网络状态的实时监测与智能调整，通过动态调整通信参数，确保了数据传输在不同环境条件下的高效与低延迟，在用户发起查询请求时，系统采取严格的权限验证机制及先进的数据加密传输技术，确保了数据的安全性和隐私保护。

主权项：1.一种无线通讯网络通信数据查询方法，其特征在于：包括，搭建智能无线通讯基础架构，根据用户查询的历史多维度数据，形成动态查询模式模型，所述智能无线通讯基础架构包括认知无线电设备和环境感知传感器；实时监控用户查询数据，基于动态查询模式模型，预测用户查询意图，进行资源前瞻调配；通过认知无线电技术对预测用户查询负载和网络状态实时监测，计算最低资源需求阈值，动态调整通信参数；用户发起查询请求，系统进行权限验证并自动记录数据访问详情，进行数据加密与传输；根据用户查询的历史多维度数据，形成动态查询模式模型是指通过API接口和数据库日志系统，收集用户查询历史记录，利用环境感知传感器实时抓取位置信息、时间戳和设备属性数据，使用StratifiedShuffleSplit方法对数据划分为训练集、验证集和测试集；基于用户查询行为的序列性和上下文依赖特性，选择长短期记忆网络作为基础模型，通过反向传播算法对训练集数据进行训练，形成用户查询模式的动态模型；所述资源前瞻调配是指利用自然语言处理技术对用户输入实时数据进行解析并整合到用户查询模式模型中与历史数据进行集成，形成集成数据集，通过时间序列分析与情境感知算法，分析用户行为模式，识别查询行为的趋势与异常；基于对集成数据集的分析，深度学习模型动态更新用户查询模式，预测用户即将发起的查询意图，根据意图预测结果，动态频谱与资源管理模块立即响应，预先调整网络资源；通过认知无线电技术对预测用户查询负载和网络状态实时监测，计算最低资源需求阈值是指环境感知传感器定期收集周边环境数据，数据经预处理后传输至认知无线电设备，认知无线电设备按照预设周期在预定频段范围内进行频谱扫描，利用快速傅里叶变换分析频谱使用情况，识别空闲的频段，实时监测网络状态，根据当前查询任务特性和用户定义的QoS参数，计算出满足条件的最低资源需求阈值；所述动态调整通信参数是指基于频谱监测结果和QoS需求分析，实时收集各个频段的频谱利用率、干扰水平，并根据当前任务的QoS需求预估预期传输速率，采用量子粒子群算法搜索最适配的通信频率。

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百度查询： 甘肃雄关荟信息科技服务有限公司 一种无线通讯网络通信数据查询方法