四川觀想科技股份有限公司魏強獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉四川觀想科技股份有限公司申請的專利一種軍事化目標行為分析智能體測試方法及設備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:CN119312164B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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:202411431060.9,技術領域涉及:G06F18/241;該發明授權一種軍事化目標行為分析智能體測試方法及設備是由魏強;楊金龍;易明權設計研發完成,并于2024-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種軍事化目標行為分析智能體測試方法及設備在說明書摘要公布了:本發明屬于人工智能分析技術領域,具體涉及一種軍事化目標行為分析智能體測試方法及設備。所述方法包括:步驟1:獲取軍事化目標的多源數據,對多源數據中每個類別的數據進行數據預處理后;步驟2:提取輸入張量的張量特征;基于張量特征,定義一個多層意圖層次結構;步驟3:定義每層意圖層的似然函數;使用遞歸神經網絡來建模先驗概率;使用貝葉斯規則計算后驗概率;當迭代執行的次數達到設定的次數后,執行步驟4:步驟4:使用近似后驗分布進行意圖推理,并計算意圖推理的不確定性。本發明顯著提高了軍事化目標行為分析的精度、實時性、可解釋性和可靠性。
本發明授權一種軍事化目標行為分析智能體測試方法及設備在權利要求書中公布了:1.一種軍事化目標行為分析智能體測試方法,其特征在于,所述方法包括: 步驟1:獲取軍事化目標的多源數據,對多源數據中每個類別的數據進行數據預處理后,進行時間戳對齊和空間配準,再融合成一個輸入張量; 步驟2:提取輸入張量的張量特征;基于張量特征,定義一個多層意圖層次結構,每層意圖層包含多個可能的意圖,使用條件概率來表示各層意圖層之間的依賴關系; 步驟3:定義每層意圖層的似然函數;使用遞歸神經網絡來建模先驗概率;使用貝葉斯規則計算后驗概率;迭代執行以下過程,以完成訓練:使用變分推斷,定義一個近似后驗分布,然后最小化KL散度;使用重要性采樣來近似期望,使用隨機梯度下降來優化變分推斷的參數;當迭代執行的次數達到設定的次數后,執行步驟4: 步驟4:使用近似后驗分布進行意圖推理,并計算意圖推理的不確定性; 步驟2中,定義層意圖結構,第層意圖層有個可能的意圖;初始化每層的意圖向量: ; 其中,,為索引序號;表示第層意圖層的第個意圖;每個是一個離散變量,可以取個可能的值; 對張量特征通過如下公式進行非線性轉換,得到特征,以適應不同層次的意圖推理: ; 其中,表示逐元素乘法,和分別是預設的特征權重矩陣和特征偏置矩陣; 使用條件概率來表示各層意圖層之間的依賴關系: ; 其中,表示最高層意圖,表示最低層意圖;為給定特征時,整個意圖層次結構的聯合概率分布;為給定層意圖和特征時,最低層意圖的條件概率;為給定層意圖和特征時,層意圖的條件概率;為給定特征時,最高層意圖的條件概率。
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