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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价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：CN116205537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310242269.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价方法是由李恒;张建;肖支才;戴邵武;陈黎明;雷军委设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价方法，其将每台装备的应急快速保障过程分解为装备保障质量、装备保障安全2个方面9个子方面的18个分类，采用本级专家打分的方式进行综合评分，并记录上级专家对装备完成任务后的后验评估分值数据；然后建立一种基于装备保障时间偏重的专用神经网络，用于模拟复杂装备快速技术保障综合评价与装备保障质量、装备保障时间、装备保障安全三个方面的复杂非线性关系，利用神经网络的强大并行计算能力，对已有历史数据进行充分利用并训练网络误差收敛到0附近区域，从而利用待评价装备数据代入训练好的神经网络，最终得到应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价结果。

本发明授权一种应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价方法在权利要求书中公布了：1.一种应急条件下复杂装备快速技术保障综合评价方法，其特征在于以下步骤： 步骤S10，选取多台装备的历史数据，将每台装备的应急快速保障过程评价分为装备保障质量、装备保障时间、装备保障安全三个方面；同时将装备保障质量方面分解为装备装卸质量、装备安装质量、装备测试质量、装备加注质量、装备启动准备质量五个子方面；而其中装备装卸质量子方面又分为装卸操作过程质量、装卸信息采集过程质量两个分类；装备安装质量子方面分为安装操作过程质量、安装信息采集过程质量两个分类；装备测试质量子方面分为测试操作过程质量、测试信息采集过程质量两个分类；装备加注质量子方面分为加注操作过程质量、加注信息采集过程质量两个分类；装备启动准备质量子方面分为准备操作过程质量、准备信息采集过程质量两个分类；装备保障时间方面分解为装备装载时间与装备技术准备时间两个子方面；装备保障安全分解为人员安全、装备安全、设施安全、环境安全四个子方面；其中人员安全子方面分解为人员安全措施、人员安全实施两个分类；装备安全子方面分解为装备安全措施、装备安全实施两个分类；设施安全子方面分解为设施安全措施、设施安全实施两个分类；环境安全子方面分解为环境安全措施、环境安全实施两个分类； 步骤S20，分别针对每台装备的应急快速保障过程的装备保障质量、装备保障安全2个方面9个子方面的18个分类，采用本级专家打分的方式进行综合评分，记作aijkw，其表示第i台装备第j个方面第k个子方面第w个分类的评估分值；再对装备保障时间方面的2个子方面，采用本级专家打分的方式进行综合评分，记作bi3k，其表示第i台装备第3个方面第k个子方面的评估分值；同时记录第i台装备在上级专家对装备完成任务后的后验评估分值数据，记作ci； 步骤S30，根据本级专家的应急快速保障过程的第i台装备第j个方面第k个子方面第w个分类的评估分值数据，建立基于应急快速保障的专用径向基神经网络；首先根据所述的第i台装备第j个方面第k个子方面18个分类数据，分别选取100个神经网络节点中心值；然后与之比较得到网络中心点偏差数据；并设置神经网络节点敏感区间，进行绝对值线性与立方混合变换与指数变换后得到网络中心点偏差指数变换数据；最后分别叠加每个节点的神经网络指数权值、线性权值与立方权值；并对100个节点进行累积，得到神经网络对第i台装备第j个方面第k个子方面第w个分类的综合输出如下： εijkwp＝aijkw-a1jkwp； 其中a1jkwp为100个神经网络节点中心值，εijkwp为网络中心点偏差数据；σjk为神经网络节点敏感区间；γijkwp为网络中心点偏差指数变换数据；c1jkwp为线性与立方混合比例权值系数，用于调节中心点偏差指数变换数据中绝对值线性与立方混合的比例值；uijkw为神经网络对第i台装备第j个方面第k个子方面第w个分类的综合输出，k1jkwp为神经网络指数权值，c2jkwp为神经网络线性权值，c3jkwp为神经网络立方权值； 步骤S40，根据所述的神经网络对第i台装备第j个方面第k个子方面第w个分类的综合输出进行分类汇总，得到神经网络对第i台装备第j个方面第k个子方面的综合输出数据，并根据应急条件下复杂装备快速技术保障的特点，进行汇总得到神经网络对第i台装备第j个方面的综合输出数据；最后根据神经网络对第i台装备3个方面的综合输出叠加三个网络方面权值得到神经网络第i台装备的总输出数据，并与第i台装备在上级专家对装备完成任务后的后验评估分值数据进行比较得到网络误差数据；再根据网络误差数据设计相应的误差自适应权值调节规律，对神经网络的线性与立方混合比例权值系数、神经网络指数权值、神经网络线性权值、神经网络立方权值进行积分自适应迭代训练；再根据神经网络对第i台装备3个方面的综合输出设计基于装备保障时间偏重的误差自适应权值调节规律，对三个网络方面权值进行积分自适应迭代，直至网络误差数据收敛到0附近区间，停止网络训练如下： ei＝fi-ci； k1jkwpn+1＝k1jkwpn+k1jkwpd； k21n+1＝k21n+k21d； k22n+1＝k22n+k22d； k23n+1＝k23n+k23d； c1jkwpn+1＝c1jkwpn+c1jkwpd； c2jkwpn+1＝c2jkwpn+c2jkwpd； c3jkwpn+1＝c3jkwpn+c3jkwpd； 其中yijk为神经网络对第i台装备第j个方面第k个子方面的综合输出数据；oi1、oi2、oi3分别为神经网络对第i台装备第一、二、三个方面的综合输出数据；fi为神经网络第i台装备的总输出数据；ei为网络误差数据；k1jkwpd为神经网络指数权值的误差自适应权值调节规律；c1jkwpd为神经网络的线性与立方混合比例权值系数的误差自适应权值调节规律；c2jkwpd为神经网络线性权值的误差自适应权值调节规律；c3jkwpd为神经网络立方权值的误差自适应权值调节规律；k21d为第一个网络方面权值的误差自适应权值调节规律；k22d为第二个网络方面权值的误差自适应权值调节规律；k23d为第三个网络方面权值的误差自适应权值调节规律；l1、l2、l3、l4、l5、l6、l7、l8、l9、l10、l11、l12、l13、l14为常值参数，用于调节神经网络权值收敛速度的快慢；k21、k22、k23分别为第一、二、三个网络方面权值； 步骤S50，根据本级专家对待评价装备的应急快速保障过程的装备保障质量、装备保障安全2个方面9个子方面的18个分类，采用本级专家打分的方式进行综合评分，记作aGjkw，其表示待评价装备的第j个方面第k个子方面第w个分类的评估分值；再对待评价装备保障时间方面的2个子方面，采用本级专家打分的方式进行综合评分，记作bG3k，求解神经网络对待评价装备第j个阶段第k个层面的层面总分值数据，然后代入训练好的神经网络，得到神经网络对待评价装备的应急快速保障过程的综合评价分值如下： εGjkwp＝aGjkw-a1jkwp； 其中εGjkwp为待评价装备的网络中心点偏差数据；γGjkwp为待评价装备的网络中心点偏差指数变换数据；uGjkw为神经网络对待评价装备第j个方面第k个子方面第w个分类的综合输出，yGjk为神经网络对待评价装备第j个方面第k个子方面的综合输出数据；oG1、oG2、oG3分别为神经网络对待评价装备第一、二、三个方面的综合输出数据；fG为神经网络对待评价装备的应急快速保障过程的综合评价分值。

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