中国民航大学邓武获国家专利权
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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类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：CN116958675B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310910237.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法是由邓武;刘慕桐;赵慧敏;李伟含;党香俊;徐俊洁设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法，涉及航空领域数据分类技术领域，该方法包括以下步骤：首先，对航空领域异构数据进行标准化处理，分解为时间和空间两个维度数据，通过搜索欧式空间中的邻近数据分别构建航空领域异构数据之间的空间和时间关联关系；然后，利用具有全局优化能力的鲸鱼优化算法对时序超图神经网络参数进行优化，用于建立航空领域异构数据内部之间的稳固关联关系，实现航空领域数据的精确分类。
本发明授权基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取航空领域异构数据； 对异构数据进行标准化处理，得到标准正态分布的数据； 将标准正态分布的数据通过KNN算法构建出空间的临近超边，以及通过TN关系构建出时间的临近超边，拼接空间的临近超边和时间的临近超边后得到不带边权的超边集； 基于数据节点对之间的欧式距离，计算拼接后每个超边的权重，将超边权重结合超边集构建出关联矩阵； 通过关联矩阵构建出节点的度矩阵和边的度矩阵，进而构建出超图拉普拉斯算子； 将超图拉普拉斯算子和数据特征输入HGNN超图神经网络中，输出THGNN最优模型； 将数据间空间和时间的临近超边的个数和神经网络的隐含层神经元个数作为鲸鱼优化算法WOA的输入，THGNN每一次迭代结果的输出精度作为WOA优化算法的输出进行不断优化，得到最优的输出参数； 依据最优的输出参数对航空数据进行分类。
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