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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种近接事件的预测方法、装置、电子设备及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：CN120805976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511318633.1，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种近接事件的预测方法、装置、电子设备及介质是由李月华;孙畅;黄琛;陈烨恒设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近接事件的预测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种近接事件的预测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：构建关于卫星近接事件的训练数据集，并构建卫星知识图谱；基于卫星知识图谱，预测任意两个卫星节点之间是否存在近接事件，得到近接预测结果；将训练数据集，输入预先构建的图神经网络进行训练，得到近接训练结果；通过近接预测结果和近接训练结果，构建损失函数；以损失函数最小化为目标，进行迭代训练，得到目标图神经网络；将待预测卫星的特征数据输入目标图神经网络，得到目标近接预测结果。由此，以近接预测结果和近接训练结果构建的损失函数最小化，完成图神经网络的训练，得到高效且精准的可直接运用于近接事件预测的目标图神经网络。

本发明授权一种近接事件的预测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种近接事件的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建关于卫星近接事件的训练数据集，并构建卫星知识图谱； 基于所述卫星知识图谱，预测任意两个卫星节点之间是否存在近接事件，得到近接预测结果； 将所述训练数据集，输入预先构建的图神经网络进行训练，得到近接训练结果； 通过所述近接预测结果和所述近接训练结果，构建损失函数； 以所述损失函数最小化为目标，返回所述将所述训练数据集，输入预先构建的图神经网络，得到近接训练结果的步骤进行迭代训练，得到目标图神经网络； 将待预测卫星的特征数据输入所述目标图神经网络，得到所述待预测卫星的目标近接预测结果；所述基于所述卫星知识图谱，预测任意两个卫星节点之间是否存在近接事件，得到近接预测结果，包括： 通过图神经网络学习各实体节点在所述卫星知识图谱中位置以及与其他实体节点的关系，以提取各实体节点的节点特征；所述实体节点包括所述卫星节点和轨道节点； 将所述节点特征映射至统一的向量空间，得到特征向量； 对所述特征向量进行归一化，得到目标特征向量； 将任意两个所述目标特征向量的逐元素相乘结果，输入多层感知机制，得到目标输出结果； 根据所述目标输出结果，确定两个所述卫星节点之间是否存在近接事件，得到所述近接预测结果；所述近接预测结果为1时，表征两个所述卫星节点之间存在近接事件；所述近接预测结果为0时，表征两个所述卫星节点之间不存在近接事件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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