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龙图腾网获悉北京理工大学;北京理工大学重庆创新中心申请的专利一种基于卷积神经网络的杀伤矩阵预估模型的获取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：CN120337794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510820225.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于卷积神经网络的杀伤矩阵预估模型的获取方法是由刘彦;王露;晏江;尹鹏;岳群磊;俞杰;黄风雷设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的杀伤矩阵预估模型的获取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的杀伤矩阵预估模型的获取方法，属于毁伤概率预测技术领域，解决了现有技术中杀伤矩阵的杀伤概率计算复杂、准确度低的问题。基于作战任务设定武器参数以及目标的类型、所处环境和位置；基于武器的类型和性能参数设置杀伤矩阵中武器参数的计算范围；基于计算范围设定多种工况参数，基于每一种工况参数对应的战斗部对目标的杀伤概率矩阵以及该类型武器对目标的冲击波毁伤概率矩阵计算联合杀伤概率矩阵；对每一种工况参数对应的联合杀伤概率矩阵进行转换重组处理以形成杀伤矩阵训练样本数据集；基于杀伤矩阵训练样本数据集训练两阶段网络模型得到杀伤矩阵预估模型。提高了杀伤矩阵中毁伤概率的预测效率和精度。

本发明授权一种基于卷积神经网络的杀伤矩阵预估模型的获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的杀伤矩阵预估模型的获取方法，其特征在于，包括： 基于作战任务设定武器的类型、性能参数和战斗部类型，以及目标的类型、所处环境和位置； 基于所述武器的类型和所述性能参数设置杀伤矩阵中武器参数的计算范围，所述武器参数的计算范围包括：高度范围、速度范围、俯仰角范围、方位角范围以及杀伤等级范围； 基于所述计算范围设定多种工况参数，计算每一种工况参数对应的所述战斗部对目标的杀伤概率矩阵以及该类型武器对目标的冲击波毁伤概率矩阵，并基于杀伤概率矩阵和冲击波毁伤概率矩阵计算联合杀伤概率矩阵； 对每一种工况参数所对应的联合杀伤概率矩阵进行转换重组处理以形成杀伤矩阵训练样本数据集； 基于所述杀伤矩阵训练样本数据集训练两阶段网络模型得到杀伤矩阵预估模型； 其中，所述计算每一种工况参数对应的所述战斗部对目标的杀伤概率矩阵以及该类型武器对目标的冲击波毁伤概率矩阵，包括： 计算每一种工况参数所对应的破片威力场数据，所述破片威力场数据包括：不同角域的破片质量、速度、破片区立体角； 基于所述破片威力场数据计算该类型的战斗部在杀伤矩阵中不同位置处对目标的杀伤概率，各个位置的杀伤概率构成杀伤概率矩阵； 基于该类型武器在杀伤矩阵中不同位置处的冲击波半径计算该类型武器在杀伤矩阵中对应位置对目标的冲击波毁伤概率，各个位置的冲击波毁伤概率构成冲击波毁伤概率矩阵；其中，所述基于所述破片威力场数据计算该类型的战斗部在杀伤矩阵中不同位置处对目标的杀伤概率，包括： A1：以所述目标的位置为原点，建立目标坐标系；将不同角域的破片按照质量分组以形成多个破片质量组，每个破片质量组中的各个破片的质量相同； A2：对于每一个位置执行如下操作： 依据当前工况参数中限定的武器高度将所述战斗部放置在所述目标坐标系中的相应位置，对每个角域采用射击线分析方法得到该位置处目标的易损面积和暴露概率； 基于所述易损面积、所述暴露概率以及各破片质量组计算该类型战斗部对该位置处的杀伤概率。

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北京理工大学;北京理工大学重庆创新中心，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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”。