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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請的專利基于最近鄰層次聚類分析的空戰(zhàn)目標(biāo)意圖博弈預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115719112B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211423186.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)基于最近鄰層次聚類分析的空戰(zhàn)目標(biāo)意圖博弈預(yù)測方法是由陳謀;孫雷;王玉惠;周同樂;劉佳敏設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于最近鄰層次聚類分析的空戰(zhàn)目標(biāo)意圖博弈預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了基于最近鄰層次聚類分析的空戰(zhàn)目標(biāo)意圖博弈預(yù)測方法，本方法首先針對無人機(jī)空戰(zhàn)信息具有不確定性問題，采用區(qū)間數(shù)表示傳感器采集的空戰(zhàn)不確定信息。其次，使用最近鄰層次聚類算法來構(gòu)建意圖博弈預(yù)測模型，獲得各種空戰(zhàn)意圖類別的基準(zhǔn)特征向量。然后，將待識別意圖目標(biāo)的區(qū)間數(shù)特征值與已知意圖的基準(zhǔn)特征值作為二人零和博弈雙方，構(gòu)建意圖博弈支付矩陣。最后，求解意圖博弈支付矩陣的納什均衡解，判斷待識別意圖目標(biāo)的空戰(zhàn)意圖。本方法有效地解決了空戰(zhàn)不確定信息下目標(biāo)意圖預(yù)測問題。

本發(fā)明授權(quán)基于最近鄰層次聚類分析的空戰(zhàn)目標(biāo)意圖博弈預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于最近鄰層次聚類分析的空戰(zhàn)目標(biāo)意圖博弈預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，對空戰(zhàn)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫特征信息與傳感器探測信息進(jìn)行預(yù)處理； 步驟2，基于目標(biāo)數(shù)據(jù)建立目標(biāo)意圖預(yù)測最近鄰層次聚類模型； 步驟3，設(shè)計待識別目標(biāo)與已知意圖目標(biāo)進(jìn)行模擬博弈，預(yù)測和判斷空戰(zhàn)目標(biāo)的作戰(zhàn)意圖； 步驟3包括： 將待識別意圖的目標(biāo)Gj的特征向量與第i種意圖的基準(zhǔn)特征向量si之間的關(guān)聯(lián)度函數(shù)rwj,i作為模擬博弈的支付函數(shù)，如式7所示： 其中表示待識別意圖的目標(biāo)Gj的特征向量與第i種作戰(zhàn)意圖的基準(zhǔn)特征向量si在第k個特征上的相似程度，為待識別意圖的目標(biāo)Gj的第h種特征信息的區(qū)間數(shù)型，為下界，為上界，如式8所示： 其中為最小運(yùn)算符，為最大運(yùn)算符，ρ為距離特征系數(shù)，dwj,ih為在第k個特征上待識別意圖的目標(biāo)Gj的特征向量與第i種作戰(zhàn)意圖的基準(zhǔn)特征向量si之間的距離，計算方法如式9所示： 其中si,h是第i種意圖的基準(zhǔn)特征向量si的第h個特征，h表示特征數(shù)量，空戰(zhàn)博弈為二人零和非合作博弈問題，根據(jù)式7、8、9計算得到的矩陣為意圖關(guān)聯(lián)度博弈支付矩陣R1＝rwj,ip×m；p表示意圖群體的序號； 設(shè)定待識別意圖目標(biāo)的意圖混合策略X＝x1,x2,…,xm，其中xm為第m種待識別意圖，待識別意圖目標(biāo)的意圖納什均衡v如下式10所示： 對式10進(jìn)行求解從而判斷得到待識別意圖的目標(biāo)的意圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號南京航空航天大學(xué)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。