中國人民解放軍空軍工程大學宋亞飛獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍空軍工程大學申請的專利一種基于BiLSTM-Attention的戰術意圖識別方法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:CN114266355B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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:202111496364.X,技術領域涉及:G06N7/01;該發明授權一種基于BiLSTM-Attention的戰術意圖識別方法是由宋亞飛;滕飛;王堅;王剛;雷蕾設計研發完成,并于2021-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于BiLSTM-Attention的戰術意圖識別方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于BiLSTM?Attention的戰術意圖識別方法,它包括如下步驟:步驟S1:將空中目標意圖識別描述為空戰意圖識別特征到空戰意圖類型的映射;步驟S2:建立基于BiLSTM?Attention空戰意圖識別模型。本發明的有益效果在于:在基于LSTM網絡的基礎上引入雙向Bidirectional循環機制和注意力Attention機制,從而模擬決策人員對于空戰情況的推理過程。將編碼化的空戰特征向量輸入BiLSTM層,相比放入LSTM層能充分利用歷史時刻和未來時刻信息綜合作出判斷;把BiLSTM層的輸出向量放入Attention機制層能進一步突出影響意圖的關鍵信息,提高意圖識別的準確率。
本發明授權一種基于BiLSTM-Attention的戰術意圖識別方法在權利要求書中公布了:1.一種基于BiLSTM-Attention的戰術意圖識別方法,其特征在于,包括如下步驟: 步驟S1:將空中目標意圖識別描述為空戰意圖識別特征到空戰意圖類型的映射; 步驟S2:建立基于BiLSTM-Attention空戰意圖識別模型; 所述的步驟S2包括:BiLSTM-Attention模型共分為三部分:空戰特征向量輸入層、隱含層和輸出層,所述的隱含層包括BiLSTM層、Attention層和Dense層三部分; 包括: 步驟S21:計算空戰特征向量輸入層; 步驟S22:計算隱含層; 所述的步驟S21包括: 步驟S211:讀取采集數據并進行數據清洗; 步驟S212:將數值型空戰特征數據進行歸一化處理; 對敵機加速度、敵機高度、敵機速度、敵機空戰能力因子、航向角、方位角、我機加速度、我機高度、我機速度、我機空戰能力因子、雙方距離共11種數值型空戰特征數據進行歸一化處理; 對于第x種數值型數據Fx=[fx1,fx2,…fxi,…,fxn]x=1,2,…,11,n為數據總數,將第x種中第i個原始數據值fxi映射到區間[0,1]的結果為f′xi,其公式為: 式中:minFx為第x維特征Fx的最小值;maxFx為第x維特征Fx的最大值; 步驟S213:將非數值型空戰特征數據編碼 對于對空雷達狀態、對海雷達狀態、干擾狀態、受干擾狀態4種屬性數據編碼表示為0和1,對于機動類型和敵機類型兩種屬性數據,獲得各非數值型特征的編碼化數據,而后進行歸一化處理; 步驟S214:將7種敵方目標作戰意圖類型編碼成類別標簽; 步驟S215:隨機初始化數據,按8:2劃分訓練集和測試集; 經過步驟S211至S215操作之后,采集到的空戰特征數據就變成隱含層能夠直接接受并處理的特征向量形式。
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