摘要
本发明公开了一种基于时序知识图谱的传感器网络意图推理方法,包括以下步骤;S1:对采集完成后的特征数据及时间序列数据进行预处理;S2:构建时序知识图谱作为数据集;S3:基于强化学习算法构建传感器网络意图推理模型;S4:将构建好的数据集划分为训练集和测试集,将训练集数据输入构建的所述传感器网络意图推理模型,得到预测值,通过训练调整传感器网络意图推理模型参数,直至得到的预测值最接近实际值;S5:实时采集传感器节点时序序列特征数据输入经过训练优化后的传感器网络意图推理模型中,进行意图推理预测。本发明提升传感器网络中意图识别的准确性和实时性,实现智能化的意图推理与决策支持,高效管理传感器网络资源。
技术关键词
网络意图
传感器节点
推理方法
实体
图谱
时序
强化学习算法
构建传感器网络
训练集数据
序列特征
关系
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