广东工业大学姜淼获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于图神经网络的无线网络分布式平均共识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：CN119155703B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411185730.3，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于图神经网络的无线网络分布式平均共识方法是由姜淼;胡众;李亦卿设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络的无线网络分布式平均共识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种基于图神经网络的无线网络分布式平均共识方法，包括：根据无线网络建立无向连通图，并确定所述无向连通图中所有节点的初始状态值的算术平均值；设定共识目标，所述共识目标为所有节点的最终状态值收敛至所述算术平均值；计算实现所述共识目标所需的通信时隙数；以最小化所述通信时隙数为目标建立优化问题；构建并训练基于图神经网络的消息传递神经网络，获得每个节点最终的嵌入向量，使用所述嵌入向量获得每个节点的广播概率；使用每个节点的广播概率求解所述优化问题，获得最优时隙，并基于所述广播概率使用分布式线性迭代方法实现所述共识目标。本发明能够提高共识效率并降低通信成本。
本发明授权一种基于图神经网络的无线网络分布式平均共识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的无线网络分布式平均共识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 根据无线网络建立无向连通图，并确定所述无向连通图中所有节点的初始状态值的算术平均值； 设定共识目标，所述共识目标为所有节点的最终状态值收敛至所述算术平均值； 计算实现所述共识目标所需的通信时隙数； 以最小化所述通信时隙数为目标建立优化问题； 构建并训练基于图神经网络的消息传递神经网络，获得每个节点最终的嵌入向量，使用所述嵌入向量获得每个节点的广播概率； 使用每个节点的广播概率求解所述优化问题，获得最优时隙，并基于所述广播概率使用分布式线性迭代方法实现所述共识目标。
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