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龙图腾网获悉成都工业职业技术学院申请的专利基于机器学习的物联网通信链路质量预测及自适应调整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：CN121814644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610298027.6，技术领域涉及：H04L43/091；该发明授权基于机器学习的物联网通信链路质量预测及自适应调整方法是由黄琳;张芳设计研发完成，并于2026-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的物联网通信链路质量预测及自适应调整方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信质量调控技术领域，具体涉及基于机器学习的物联网通信链路质量预测及自适应调整方法，旨在解决现有技术调整滞后、预测精度低及适配性差的问题。该方法包括：采集多维度链路原始数据并预处理，得到标准化特征数据集；构建链路质量关联分析规则库，通过互信息熵与改进Apriori算法挖掘关联规则，经校验得到最优规则库并输出质量等级；构建多目标优化决策逻辑，匹配策略库筛选最优调整策略并执行；采集调整后数据，重复预处理与预测流程获取实际值与预测值；计算指标变化量，未达标则重调策略，同时补充数据迭代更新规则库与策略库。本发明实现链路质量精准预判与多目标优化调整，动态适配复杂链路环境，保障物联网业务稳定运行，适用性强。

本发明授权基于机器学习的物联网通信链路质量预测及自适应调整方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的物联网通信链路质量预测及自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时采集链路通信过程中的原始数据，所述原始数据包括物理层参数、链路层参数及环境干扰参数，对采集的原始数据进行预处理得到标准化链路特征数据集； S2：构建链路质量关联分析规则库，通过挖掘核心特征与链路质量评价指标的历史关联关系生成；将经标准化链路特征数据集输入链路质量关联分析规则库，输出未来预设时间窗口内的链路质量等级； S3：构建多目标优化决策逻辑，以最小化链路丢包率、降低传输时延且最大化带宽利用率为目标，匹配预设的调整策略库，筛选出适配当前链路状态的最优自适应调整策略，并执行链路参数调整； S4：对执行调整后的链路进行实时数据采集，重复执行步骤S1和步骤S2，得到调整后的链路质量实际值与预测值； S5：计算调整前后链路质量评价指标的变化量，若变化量未达到预设优化阈值，则返回步骤S3，基于新的链路状态重新匹配调整策略；同时将调整后的链路数据补充至原始数据集，定期更新链路质量关联分析规则库与调整策略库。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都工业职业技术学院，其通讯地址为：610000 四川省成都市天府新区成都片区正兴镇大安路818号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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