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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于ABMS和正交试验的防空作战效能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：CN116205129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211603299.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于ABMS和正交试验的防空作战效能评估方法是由王涛;陈建;曹继平;崔智高;苏延召;韩德帅;李庆辉设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ABMS和正交试验的防空作战效能评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ABMS和正交试验的防空作战效能评估方法，包括：一、基于ABMS建立防空作战仿真模型；二、基于正交试验进行防空作战效能仿真获取防空作战显著影响因素；三、根据显著影响因素基于正交试验进行防空作战效能仿真；四、防空作战效能评估最优训练数据和最劣训练数据的获取；五、将M′组防空作战效能评估训练集、最优训练数据和最劣训练数据组合，得到防空作战效能评估训练集；六、神经网络评估模型的训练；七、根据训练好的神经网络评估模型进行真实场景下防空作战效能评估。本发明方法步骤简单、设计合理，更贴合实际，减少仿真量大耗时问题，提高了防空作战效能评估的准确性。

本发明授权一种基于ABMS和正交试验的防空作战效能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ABMS和正交试验的防空作战效能评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、基于ABMS建立防空作战仿真模型： 步骤101、采用计算机基于ABMS建立防空作战仿真模型；其中，防空作战仿真模型包括弹炮结合防空系统Agent模型、防空导弹Agent模型、高炮炮弹Agent模型和敌机Agent模型； 步骤102、设定防空作战仿真模型的效能评估指标包括第一指标和第二指标；设定影响防空作战仿真模型评估指标的L个因素集合为{X1,...,Xl,...,XL}；其中，Xl表示第l个防空作战影响因素，l和L均为正整数，且1≤l≤L，L为不小于3的正整数； 步骤二、基于正交试验进行防空作战效能仿真获取防空作战显著影响因素： 步骤201、从影响防空作战仿真模型评估指标的L个因素集合{X1,...,Xl,...,XL}中选择待研究影响因素并记作A个防空作战待研究影响因素集合即{X1',...,X'a,...,X'A}，其中，X'a表示第a个待研究防空作战影响因素，a和A均为正整数，且1≤a≤A，A小于L； 步骤202、基于正交试验进行防空作战效能仿真，得到与M个防空作战影响因素设计方案对应的M个第一指标和M个第二指标； 步骤203、采用计算机将M个防空作战影响因素设计方案、M个第一指标和M个第二指标进行相关性分析，从A个防空作战待研究影响因素集合中获取防空作战显著影响因素；其中，将获得的各个防空作战显著影响因素记作B个防空作战显著影响因素集合即{X1”,...,Xb”,...,XB''}，其中，Xb”表示第b个防空作战显著影响因素，b和B均为正整数，且1≤b≤B，B小于A； 步骤三、根据显著影响因素基于正交试验进行防空作战效能仿真： 根据显著影响因素基于正交试验进行防空作战效能仿真，得到M′组防空作战效能评估训练集； 步骤四、防空作战效能评估最优训练数据和最劣训练数据的获取： 采用计算机对M个防空作战影响因素设计方案、M个第一指标和M个第二指标进行方差分析，得到最优训练数据和最劣训练数据； 步骤五、将M′组防空作战效能评估训练集、最优训练数据和最劣训练数据组合，得到M′+2组防空作战效能评估训练集； 步骤六、神经网络评估模型的训练： 步骤601、构建神经网络评估模型； 步骤602、将防空作战显著影响因素作为输入层，第一指标和第二指标作为输出层，将步骤五得到的防空作战效能评估训练集输入步骤601中的神经网络评估模型进行训练，得到训练好的神经网络评估模型； 步骤七、根据训练好的神经网络评估模型进行真实场景下防空作战效能评估。

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