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龍圖騰網恭喜北京郵電大學申請的專利一種基于注意力機制的光網絡故障定位方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115483970B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211120906.8，技術領域涉及：H04B10/079；該發明授權一種基于注意力機制的光網絡故障定位方法及裝置是由張佳瑋;紀越峰;曾垂典設計研發完成，并于2022-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的光網絡故障定位方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種基于注意力機制的光網絡故障定位方法及裝置，包括數據采集、節點與鏈路數據表征、節點與鏈路數據特征提取、全網數據特征提取和故障定位決策的步驟，本發明方法及裝置能夠從大規模的監測數據中篩選出最為重要的數據，大大提高網絡故障定位的效率與準確率。此外，本發明可精確定位到發生故障的網絡設備，相比于現有方案來說更為精確，這可大大降低業務重路由帶來的開銷，符合未來6GF6G綠色建網，高效運維的需求。

本發明授權一種基于注意力機制的光網絡故障定位方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的光網絡故障定位方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、數據采集：從光電雙層網絡中獲取光功率監測數據，對數據進行預處理，將數據分為節點數據和鏈路數據；S2、節點與鏈路數據表征：將每一條鏈路數據表征為一個序列，將每一個節點數據表征為一個矩陣；S3、節點與鏈路數據特征提取：使用序列注意力機制提取鏈路數據特征，其輸入為鏈路功率序列，輸出為鏈路數據的特征序列；使用通道注意力機制提取節點數據特征，其輸入為節點功率矩陣，輸出為節點數據的特征序列；步驟S3使用序列注意力機制提取鏈路數據特征的過程為：將輸入數據看成K-V鍵值對的形式，首先，將輸入數據分別通過3個不同的全連接層分別得到Q，{K1-Kn}和{V1-Vn}；其次，對Q與{K1-Kn}進行點積運算并通過一個softmax層得到一組權重值{a1-an}；隨后，對{a1-an}與{V1-Vn}分別進行相乘后再相加，將得到的結果作為全連接層的輸入；最后，FCL輸出一組鏈路特征序列{L1-Lm}；步驟S3使用通道注意力機制提取節點數據特征的過程為：首先，采用全局池化，將每個序列的特征個數壓縮到1；其次，通過一個降維層、一個増維層和sigmoid激活函數生成一組分數值{S1-Sc}；接下來，將分數值與相對應的序列相乘，其結果作為FCL的輸入；最后，FCL輸出一組節點特征序列{N0-Nm}；S4、全網數據特征提取：將網絡拓撲表征為一個抽象圖，使用提取出的節點和鏈路數據特征完成抽象圖中節點特征的初始化，使用圖注意力網絡綜合提取全網數據特征；步驟S4使用提取出的節點和鏈路數據特征完成抽象圖中節點特征的初始化的過程為：網絡抽象圖中的空心節點表示網絡拓撲中的交換節點，使用通道注意力機制提取的節點特征序列{N1-Nm}完成對其的特征初始化，并在原網絡拓撲圖的邊上增加一個實心節點，使用序列注意力機制提取的鏈路特征序列{L1-Lm}完成對其的初始化；步驟S4使用圖注意力網絡綜合提取全網數據特征的過程為：將完成特征初始化的網絡抽象圖作為圖注意力網絡的輸入，引入多頭注意力機制幫助圖注意力網絡進行節點信息的聚合，將圖注意力網絡輸出的每個節點的特征拼接成一個特征向量{Z1-Zn}，以完成全網數據特征提取；S5、故障定位決策：將全網數據特征輸入一個全連接神經網絡，并輸出一組網絡設備的故障概率值，將最高概率值所對應的設備判定為故障設備。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。