中国联合网络通信集团有限公司李洁获国家专利权
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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利质差根因的确定方法、设备及存储介质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：CN119892596B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311388404.8，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权质差根因的确定方法、设备及存储介质是由李洁;吕东芳;成洁;熊敏;闻子骏;夏利设计研发完成，并于2023-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本质差根因的确定方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种质差根因的确定方法、设备及存储介质，应用于互联网技术领域。该方法包括：获取携带质差根因标注的原始业务数据，基于预设特征提取算法对原始业务数据进行特征提取，并确定对应的特征向量集；基于原始业务数据对应的运营商，确定原始业务数据涉及的基站之间的空间关系，并基于空间关系构建基站的空间关系图；基于特征向量集和空间关系图进行图神经网络训练，确定训练好的神经网络模型；基于神经网络模型确定模型参数，并基于模型参数进行聚合计算确定联邦模型参数，基于联邦模型参数更新神经网络模型，确定用于确定质差根因的图联邦模型。本申请的方法实现了提高数据分析准确度并提升模型泛化能力的技术效果。
本发明授权质差根因的确定方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种质差根因的确定方法，其特征在于，包括： 获取携带质差根因标注的原始业务数据，基于预设特征提取算法对所述原始业务数据进行特征提取，并确定对应的特征向量集； 基于所述原始业务数据对应的运营商，确定所述原始业务数据涉及的基站之间的空间关系，并基于所述空间关系构建所述基站的空间关系图； 基于所述空间关系图和所述特征向量集确定所述空间关系图对应的图数据； 基于所述图数据进行图神经网络训练，并获取训练好的所述神经网络模型；其中所述神经网络模型的输入数据为所述图数据，输出数据为所述图数据对应的特征矩阵，所述特征矩阵为所述原始业务数据对应的质差的根因； 基于所述神经网络模型确定模型参数，并基于所述模型参数进行聚合计算确定联邦模型参数，基于所述联邦模型参数更新所述神经网络模型，确定用于确定所述质差根因的图联邦模型。
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