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龙图腾网获悉中国人民解放军空军航空大学申请的专利多级联动智能体推演的数据通信系统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：CN120434065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510942682.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权多级联动智能体推演的数据通信系统是由赵秀影;张志强;邵龙;姜若冲设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多级联动智能体推演的数据通信系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据通信技术领域，尤其涉及一种多级联动智能体推演的数据通信系统，在数据采集端中，对智能体的基础数据进行采集和校验，并对数据进行多节点处理，得到推演数据；在数据传输端中，对推演数据进行加密得到加密数据，采用区块链技术对加密数据，以多种工控通讯协议进行传输，并在传输的过程中对加密数据进行校验和监控；在数据接收端中，对加密数据进行解密，并对解码后的数据根据在数据采集端和数据传输端中的校验和监控结果进行纠错；采用分布式缓存技术将校验后的数据同步到对应智能体中进行数据更新，并采用深度学习算法对同步到的更新数据进行推演分析，并对推演分析结果利用模糊数学算法去模糊化，得到智能体的推演决策。

本发明授权多级联动智能体推演的数据通信系统在权利要求书中公布了：1.一种多级联动智能体推演的数据通信系统，其特征在于，包括数据采集端、数据传输端以及数据接收端；其中： 在所述数据采集端中，对智能体的基础数据进行采集和校验，对采集和校验后的基础数据进行多节点处理，得到推演数据； 在所述数据传输端中，对所述推演数据进行校验和监控，并对校验后的数据进行加密，得到加密数据；采用区块链技术对所述加密数据以多种工控通讯协议进行传输，并在传输的过程中对所述加密数据进行校验和监控； 在所述数据接收端中，对所述加密数据进行解密，并对解码后的数据根据在所述数据采集端和所述数据传输端中的校验和监控结果进行纠错；采用分布式缓存技术将校验后的数据同步到对应智能体中进行数据更新，并采用深度学习算法对同步到的更新数据进行推演分析，并对推演分析结果利用模糊数学算法去模糊化，得到智能体的推演决策； 所述数据接收端中采用深度学习算法对同步到的更新数据进行推演分析的过程包括：利用卷积神经网络对所述更新数据中的结构化数据进行特征提取，得到智能体的意图信息和推演态势信息；利用循环神经网络对所述更新数据中的时间序列数据进行分析，预测得到智能体的运动轨迹和势态变化；将意图信息和所述推演态势信息，以及运动轨迹和势态变化整合与特征提取后，再输入到决策模型中，生成推演分析结果；所述数据接收端中对推演分析结果利用模糊数学算法去模糊化，得到智能体的推演决策的过程中：利用模糊逻辑算法从所述意图信息和所述推演态势信息中得到所述推演决策中的决策支持信息，包括：使用隶属函数将所述意图信息和所述推演态势信息进行映射，得到模糊值；结合所述意图信息和所述推演态势信息建立模糊规则；使用模糊推理机制结合所述模糊规则对所述模糊值进行推理，得到模糊集合；使用重心法将所述模糊集合转化为所述决策支持信息； 利用模糊C均值算法对所述运动轨迹进行聚类，得到所述推演决策中不同类别的行动模式；对所述推演态势信息和所述势态变化进行模糊综合评价，得到所述推演决策中的综合评价结果，包括：定义所述推演态势信息和所述势态变化的模糊集合；构建模糊矩阵，所述模糊矩阵中的元素表示所述推演态势信息或所述势态变化的评价等级的隶属度；确定所述推演态势信息和所述势态变化的权重向量；将所述权重向量与所述模糊矩阵相乘，得到综合评价向量；使用重心法或最大隶属度法将所述综合评价向量转换为所述综合评价结果； 在所述数据采集端、所述数据传输端以及所述数据接收端中设置API开发接口，所述API开发接口用于对所述在所述数据采集端、所述数据传输端，以及所述数据接收端中进行自定义设置。

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中国人民解放军空军航空大学，其通讯地址为：130000 吉林省长春市南关区东南湖大路2222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”。