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龙图腾网获悉深圳开鸿数字产业发展有限公司申请的专利空间计算自动组网方法、装置、设备、介质及产品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：CN119788527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411637398.X，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权空间计算自动组网方法、装置、设备、介质及产品是由卢伟超设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间计算自动组网方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种空间计算自动组网方法、装置、设备、介质及产品，涉及计算机技术领域，方法包括：构建超级物模型，基于超级物模型对至少两个设备进行聚类分析，得到初始网络拓扑结构；获取初始网络拓扑结构对应的设备的当前设备状态，将当前设备状态输入至预训练好的强化学习策略模型，输出得到第一策略；根据第一策略对初始网络拓扑结构进行更新，得到第一网络拓扑结构；确定第一网络拓扑结构的网络性能，若网络性能达到预设的性能阈值，则确定第一网络拓扑结构为目标网络拓扑结构。本申请提升了网络的整体性能和资源利用效率。

本发明授权空间计算自动组网方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种空间计算自动组网方法，其特征在于，所述空间计算自动组网方法包括： 构建超级物模型，基于所述超级物模型对至少两个设备进行聚类分析，得到初始网络拓扑结构，其中，所述超级物模型包括所有预设的设备的硬件规格、动态状态和空间位置； 获取所述初始网络拓扑结构对应的设备的当前设备状态，将所述当前设备状态输入至预训练好的强化学习策略模型，输出得到第一策略，其中，所述强化学习策略模型是根据所述超级物模型和所述初始网络拓扑结构进行构建训练得到的策略模型； 根据所述第一策略对所述初始网络拓扑结构进行更新，得到第一网络拓扑结构； 确定所述第一网络拓扑结构的网络性能，若所述网络性能达到预设的性能阈值，则确定所述第一网络拓扑结构为目标网络拓扑结构； 所述构建超级物模型的步骤包括： 根据所述设备的硬件规格与动态状态生成属性向量； 根据所述设备的空间位置信息生成三维向量； 为每个所述设备定义元数据字段，基于所述元数据字段生成元数据向量； 根据所述属性向量、三维向量、元数据向量和预设的时间序列构建超级物模型，其中，所述时间序列表征所述属性向量、三维向量和元数据向量分别随时间变化产生的数据差异。

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