一种基于知识图谱和时空图卷积神经网络的干扰资源筹划方法、介质和设备

本发明公开了一种基于知识图谱和时空图卷积神经网络的干扰资源筹划方法，包括：以<头实体，关系，尾实体>三元组形式构建干扰样式决策知识图谱；构建干扰样式决策知识图谱嵌入表征模型，生成表征语义关联的嵌入特征；构建基于多层感知机的干扰样式决策知识融合，将干扰样式决策的属性特征与历史时空网络干扰效能评估序列结合；构建时空图卷积神经网络对嵌入特征进行建模，提取节点之间的空间关联特性，捕捉节点属性的时间演变规律，对干扰效能进行动态预测；结合干扰效能预测结果和目标设备的实时态势信息，推理最优干扰样式。本发明能够有效预测不同干扰设备的干扰效能评估，显著降低干扰效能评估预测误差，提升预测精度和模型稳定性。