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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估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：CN116304864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310147824.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法是由董春曦;路宵;赵耀东;何雯静;黄子纯;董阳阳;饶鲜;王贤铧设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法，旨在解决现有技术需要人为设置权重系数的问题，以及需要完整数据集才能有效进行威胁评估的问题。本发明的实现步骤包括：生成含有9个电子对抗目标特征参数的训练集；搭建具有17个网络层的能够处理不完整数据集的残差卷积自编码器；将训练集输入到残差卷积自编码器中，利用反向传播梯度下降法，迭代更新残差卷积自编码器的各层参数，得到训练好的残差卷积自编码器；4将待评估威胁程度的样本输入到训练好的残差卷积自编码器中，输出威胁程度的评估等级。本发明具有不需要人为设置权重系数和不依赖完整数据集就可以有效进行威胁评估的优点。

本发明授权基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法，其特征在于，生成包含有电子对抗目标特征参数的训练集，利用训练集对构建的具有分类功能的残差卷积自编码器进行训练；该评估方法具体步骤包括如下： 步骤1，生成训练集： 步骤1.1，将9个电子对抗目标特征参数组成一个样本，选取至少6000个样本组成样本集； 步骤1.2，计算每个样本目标的威胁评估等级；根据每个样本目标的威胁评估等级，对每个样本加注威胁评估等级标签； 步骤1.3，对样本集中每个样本的特征参数进行归一化操作； 步骤1.4，将所有归一化操作后的样本及每个样本对应的等级标签组成训练集； 步骤2，搭建残差卷积自编码器： 搭建一个17层的能够处理不完整样本集的残差卷积自编码器，其结构依次串联为：第一卷积层，第一池化层，第二卷积层，第二池化层，第三卷积层，第四卷积层，第五卷积层，第六卷积层，第七卷积层，第一反卷积层，第二反卷积层，第三反卷积层，第一上采样层，第四反卷积层，第二上采样层，第五反卷积层，全连接层； 将第一至第七卷积层的卷积核个数依次设置为128，64，32，32，16，16和8，卷积核的大小均设置为1×3；第一至第二池化层均采用最大池化方式，池化核的大小均设置为1×2，池化步长均设置为1×2；将第一至第五反卷积层的卷积核个数依次设置为8，8，8，16和8，卷积核的大小均设置为1×3；第一至第二上采样层池化核的大小均设置为1×2，池化步长均设置为1×2； 步骤3，训练残差卷积自编码器： 将训练集输入到残差卷积自编码器中，利用反向传播梯度下降法，迭代更新残差卷积自编码器的各层参数，直到残差卷积自编码器的损失函数收敛为止，得到训练好的残差卷积自编码器； 步骤4，对威胁程度进行评估： 采用与步骤1.3相同的归一化方法，对待评估威胁程度的每个样本进行归一化处理后的样本，输入到训练好的残差卷积自编码器中，输出该样本威胁程度的评估等级。

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西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2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”。