清华大学李振华获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于图卷积神经网络的互联网路由优化方法及装置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：CN116527565B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310531021.5，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权基于图卷积神经网络的互联网路由优化方法及装置是由李振华;杨华设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图卷积神经网络的互联网路由优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例中提供了一种基于图卷积神经网络的互联网路由优化方法及装置，所述方法包括：将当前网络状态网络图数据输入预先训练的路由优化模型，得到网络链路状态权重矩阵；根据网络链路状态权重矩阵确定由当前网络设备节点到目标网络设备节点的最短路由路径；将数据包由当前网络设备节点，传输至最短路由路径中的第一个网络设备节点，所述第一个网络设备节点为所述当前网络设备节点的下一跳网络设备节点。在本申请实施例中，路由优化模型根据图数据学习了网络拓扑中网络设备节点之间的规则，同时强化学习算法实现较低的网络时延，从而根据网络链路状态实现自适应路由策略，能够适应网络服务的动态性和实时性的需求，提高整个网络的通信效率。
本发明授权基于图卷积神经网络的互联网路由优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的互联网路由优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将当前网络状态网络图数据输入预先训练的路由优化模型，得到网络链路状态权重矩阵； 根据所述网络链路状态权重矩阵确定由当前网络设备节点到目标网络设备节点的最短路由路径； 将数据包由所述当前网络设备节点，传输至所述最短路由路径中的第一个网络设备节点，所述第一个网络设备节点为所述当前网络设备节点的下一跳网络设备节点； 其中，所述路由优化模型是基于图数据生成的训练数据，基于强化学习训练得到的，网络中的设备节点对应于图数据中的节点，网络设备节点之间的拓扑连接对应于图数据中的节点之间的边。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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