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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于智能学习的装备评估指标体系及其构建方法与应用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：CN118428819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410599802.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于智能学习的装备评估指标体系及其构建方法与应用是由沈阳;李修和;张逸;冉金和;郭强;林忠伟;桂树;马奎设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能学习的装备评估指标体系及其构建方法与应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能学习的装备评估指标体系及其构建方法与应用，属于信息处理技术领域，构建方法包括步骤1.根据装备能力描述材料，建立装备指标特征提取模型；步骤2.基于树状分析策略，建立任务评估指标模型；步骤3.建立评估指标体系的一致性检验确认模型；步骤4.建立评估指标体系调整优化模型；本方法从评估对象的描述材料学习，建立指标质量描述规范，基于语义关联分析进行指标特征提取，得到评估对象的指标体系，中间不需要领域专家人为干预，能够保证构建的指标体系客观反映评估对象问题，且能用于进行装备的能力评估，具有自动化程度高、指标体系构建效率高和经济适用的优点。

本发明授权一种基于智能学习的装备评估指标体系及其构建方法与应用在权利要求书中公布了：1.一种基于智能学习的装备评估指标体系的评估方法，其特征在于：利用评估指标体系用于进行装备的能力评估的过程包括： 步骤S1.输入装备质量描述文件，运用语义关联技术对输入文件进行检索，得到装备的指标表征； 步骤S2.输入装备指标表征，运用树状分析技术对指标要求进行分解，得到装备指标体系； 步骤S3.输入装备评估要求文件和输入装备指标体系，分别输出指标体系框架、能力指标集、效能指标集和性能指标集，作为初始指标体系集； 步骤S4.输入能力指标集、效能指标集和性能指标集，分别进行独立一致性校验，检验同一层级各指标之间是否满足独立性和完备性要求，计算得出独立一致性因子； 步骤S5.输入能力指标集和效能指标集，分别进行聚合一致性校验，检验子指标到父指标是否满足聚合性要求，计算得出聚合一致性因子； 步骤S6.计算一致性检验校正量，调整优化能力指标集、效能指标集和性能指标集，判断一致性检验校正量是否趋于零，否则转步骤S3对能力指标集、效能指标集和性能指标集进行约简优化调整； 步骤S7.输出特定评估任务的评估指标体系，得装备能力评估指标体系IAr； 其中评估指标体系的构建包括： 步骤1.根据装备能力描述材料，建立装备指标特征提取模型； 步骤2.基于树状分析策略，建立任务评估指标模型； 步骤3.建立评估指标体系的一致性检验确认模型； 步骤4.建立评估指标体系调整优化模型； 步骤1所述的装备指标特征提取模型的建立过程包括 将装备质量的指标定义为描述装备质量指标的语义元素的有序集合，得定义装备质量的指标语义规范为： 指标=装备名称指标描述指标量化（1） 按照装备指标语义规范，检索分析形成装备的指标表征，记为： （2） 其中：C为能力指标表征，由能力指标语义规范式（3）表示；E为效能指标表征，由效能指标语义规范式（4）表示；P为性能指标表征，由性能指标语义规范式（5）表示； 能力指标=装备名称能力描述能力量化（3） 效能指标=装备名称效能描述效能量化（4） 性能指标=装备名称性能描述性能量化（5）； 步骤2所述的任务评估指标模型的建立过程包括： 步骤21.首先建立评估指标层级架构，构建评估指标体系框架： IAr={I t }（6） 其中：r∈R；t=1,2,...,r；r为指标的层级数；It为第t层级指标集， I t ={IF i ,m;IS ij ,n i }（7） 其中：； 式中：IF i 为第i个父指标；m为第t层级指标的总数；IS ij 为第i个父指标的第j个子指标；n i 为第i个父指标的子指标的总数； 步骤22.根据装备评估任务材料描述，选取装备的指标要求，建立特定评估任务的评估指标体系： IA3={I 1,I 2,I 3}（8） I 1={IF i ,m;IS ij ,n i }（9） 其中：IF i ∈C,IS ij ∈E，；m为装备能力指标个数；n i 为第i个装备能力指标的子指标个数； I 2={IF i ,s;IS ij ,t i }（10） 其中：IF i ∈E,IS ij ∈P，；s为装备效能指标个数；t i 为第i个装备效能指标的子指标个数； I 3={IF i ,u;φ,0}（11） 其中：IF i ∈P，为空集；u为装备性能指标总数。

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