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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于图神经网络和认知架构的智能推荐决策方法及系统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：CN121094131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511239661.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于图神经网络和认知架构的智能推荐决策方法及系统是由王涛;胡佳鑫;陈岳东;杨丙三;汪鸿润;高琛;曹敬帅设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络和认知架构的智能推荐决策方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于图神经网络和认知架构的智能推荐决策方法及系统，该方法包括根据智能体对当前环境状态的探测数据进行态势认知知识推理，得到态势认知结构；对态势认知结构进行任务规划知识推理，得到所有匹配的任务规划规则，并根据匹配的每个任务规划规则生成算子结构；算子结构表征智能体动作；通过基于图神经网络的智能推荐模型，对态势认知结构和所述算子结构进行匹配度推理，得到算子结构的动态偏好值；根据各个算子结构的动态偏好值进行最优算子结构选择，确定决策动作。本方案能够解决无人系统采用认知架构进行决策时系统鲁棒性不足的问题，提高智能体智能决策的可靠性，可广泛应用于自主移动系统智能决策技术领域。

本发明授权基于图神经网络和认知架构的智能推荐决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和认知架构的智能推荐决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据智能体对当前环境状态的探测数据进行态势认知知识推理，得到态势认知结构； 对所述态势认知结构进行任务规划知识推理，得到所有匹配的任务规划规则，并根据匹配的每个所述任务规划规则生成算子结构；所述算子结构表征智能体动作； 通过基于图神经网络的智能推荐模型，对所述态势认知结构和所述算子结构进行匹配度推理，得到所述算子结构的动态偏好值； 根据各个所述算子结构的动态偏好值进行最优算子结构选择，确定决策动作； 所述通过基于图神经网络的智能推荐模型，对所述态势认知结构和所述算子结构进行匹配度推理，得到所述算子结构的动态偏好值，包括以下步骤： 通过所述智能推荐模型分别对所述态势认知结构和所述算子结构进行嵌入向量表示，对应得到第一嵌入向量和第二嵌入向量； 对所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量进行点积运算，得到所述算子结构的动态偏好值； 所述智能推荐模型通过以下步骤训练得到： 采集无人系统工作时的训练数据集；所述训练数据集中的每条样本数据包括智能体在决策时机的态势认知结构、算子结构和执行所述算子结构的决策回报； 对所述训练数据集进行图结构构建，得到态势-算子二部图；所述态势-算子二部图的节点集包括态势节点集和算子节点集，所述态势-算子二部图的边集表示历史上态势节点i执行过算子节点j，边权重表征相应的所述决策回报； 将所述态势-算子二部图输入基于图卷积网络的智能推荐模型进行嵌入传播和邻居聚合，得到每个节点的嵌入向量；所述嵌入向量用于表征态势与算子之间的匹配度； 根据各个节点的所述嵌入向量反向更新所述智能推荐模型的参数，得到训练好的智能推荐模型。

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