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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所申请的专利一种基于深度学习的自适应跨域杀伤网决策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：CN116644308B 。

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：202211615881.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于深度学习的自适应跨域杀伤网决策方法是由吴娜;王超;张洋;娄文龙设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的自适应跨域杀伤网决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于深度学习的自适应跨域杀伤网决策方法，目的是快速为战场指挥员提供作战资源选择方案，包括以下步骤：1基于自适应跨域杀伤网，根据决策者的任务预期效果进行资源配置，建立跨域的作战资源选择模型；2以最小化作战资源数量为优化目标，将最小化作战资源问题形式化为整数规划问题模型；3求解整数规划问题模型得到深度学习的训练集；5利用获得的训练集训练深度神经网络；4对深度神经网络的模型参数进行调优，以使深度神经网络的模型的输出结果达到所需的精确度。发明解决了在自适应跨域杀伤网中在考虑大规模作战资源难以快速做出决策的问题，降低了任务完成时延。

本发明授权一种基于深度学习的自适应跨域杀伤网决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的自适应跨域杀伤网决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）基于自适应跨域杀伤网，根据决策者的任务预期效果进行资源配置，建立跨域的作战资源选择模型，对所述资源配置进行数学形式化； 2）以最小化作战资源数量为优化目标，将最小化作战资源问题形式化为整数规划问题模型； 3）求解整数规划问题模型得到深度学习的训练集； 4）利用获得的训练集训练深度神经网络； 5）对深度神经网络的模型参数进行调优，以使深度神经网络的模型的输出结果达到所需的精确度，杀伤网中的资源按照现实中的角色进行分类，其中，构建自适应跨域杀伤网的具体方法包括以下步骤： S101：所述自适应跨域杀伤网由决策者、部署在边缘服务器的联络软件以及各域中的装备资源构成；自适应跨越杀伤网基于发标-投标-竞标架构，在所述架构中决策者的角色相当于消费者，联络软件相当于战场联络员，联络软件是一个域内装备资源的代表；装备资源相当于供应商，各域中的供应商组成能力市场；当决策者确定目标，并确定任务需要完成的预期效果后，各域的联络软件根据本域内武器装备可用情况进行投标，联络软件根据投标情况制定完成任务的装备选择； S102：基于供应商、消费者、联络员和能力市场角色，以实施效果的方式以及时延为约束条件，从能力市场中选择合适的供应商构建杀伤链； 将最小化作战资源问题形式化为整数规划问题模型的方法具体包括以下步骤： S201：将联络员集合表示为：L={1,2,…,l}； S202：根据联络员的数量划分出l个能力市场,能力市场的集合表示为CM={cm1,cm2,…,cml}；每个能力市场由各供应商之间的连接组成，表示为元组cmn=（sn，cn），其中sn表示域cmn中的供应商集合，cn表示域cmn中的供应商之间连接集合； S203：设定为表示供应商是否连接，其集合为Sn，即Sn={ , …, }，sn表示的集合，其中 S204：根据消费者的需求，设定总时间花销为T，设定各装备资源时间花销之和小于任务时间需求，单个装备资源时间花销为tn； S205：设定攻击范围的需求为R，各装备资源需要满足攻击范围R，其中，自适应跨域杀伤网的数学模型为： 其中，为杀伤网中节点需要满足作战范围要求。

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