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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利导弹低高精度性能数据的独立融合建模及响应预测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：CN115186486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210820112.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权导弹低高精度性能数据的独立融合建模及响应预测方法是由贾祥;李炳毅;李博文设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本导弹低高精度性能数据的独立融合建模及响应预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种导弹低高精度性能数据的独立融合建模及响应预测方法，利用收集到的不同精度的导弹可靠性试验数据，分别构建低精度响应模型以及高精度响应模型，基于贝叶斯理论、各模型参数的验后概率密度分布以及高精度响应模型得到任意应用场景影响因子数据处的高精度导弹性能响应数据的验后概率密度函数，进而得到任意应用场景影响因子数据处的高精度导弹性能响应数据预测模型，进而实现预测任意应用场景影响因子数据处的高精度导弹性能响应数据，并保证响应预测结果的准确度和求解运行效率。

本发明授权导弹低高精度性能数据的独立融合建模及响应预测方法在权利要求书中公布了：1.导弹低高精度性能数据的独立融合建模及响应预测方法，其特征在于，包括： 获取导弹在不同精度可靠性试验条件下进行可靠性试验时的获得的可靠性试验数据，包括高精度可靠性试验数据和低精度可靠性试验数据，其中低精度可靠性试验数据由导弹在低精度可靠性试验条件进行可靠性试验时设置的应用场景影响因子数据以及获得的对应低精度导弹性能响应数据组成；高精度可靠性试验数据由导弹在高精度可靠性试验条件进行可靠性试验时设置的应用场景影响因子数据以及获得的对应高精度导弹性能响应数据组成，其中T代表矩阵转置，n和m分别表示低精度可靠性试验数据和高精度可靠性试验数据中样本数目，表示低精度可靠性试验数据中的第组应用场景影响因子取值，各组应用场景影响因子中均包含个应用场景影响因子，对应的导弹性能响应数据为，表示高精度可靠性试验数据中的第组应用场景影响因子取值，对应的导弹性能响应数据为，i=1,...,n，j=1,...,m，，； 基于低精度可靠性试验数据、高精度可靠性试验数据分别构建低精度响应模型以及高精度响应模型，所构建的低精度响应模型为： 其中表示低精度可靠性试验数据中的第组应用场景影响因子取值的基函数，表示回归系数，是服从高斯过程的误差项，其中高斯过程的均值为0，方差参数为，相关性参数为； 所构建的高精度响应模型为： 其中表示高精度可靠性试验数据中的第组应用场景影响因子取值的基函数，表示回归系数，是服从高斯过程的误差项，其中高斯过程的均值为0，方差参数为，相关性参数为； 根据低精度响应模型以及高精度响应模型，确定模型参数及其验前分布、验后概率密度分布，包括：引入响应集，回归系数向量，整体趋势矩阵，协方差矩阵，其中为低精度可靠性试验数据中的各组应用场景影响因子取值的基函数集合，为低精度导弹性能响应数据的维相关性矩阵，为高精度可靠性试验数据中的各组应用场景影响因子取值的基函数集合，为高精度导弹性能响应数据的维相关性矩阵； 确定模型参数、、和的验前分布分别服从多元正态分布、逆Gamma分布、逆Gamma分布以及Gamma分布，为： 其中，为m阶单位矩阵，均值为，，，均为预先给定的超参数； 依据贝叶斯定理，模型参数、、和其验后概率密度分布函数分别为： 其中表示在模型参数、和中，除外的其他参数均已知；同理，表示在模型参数、和中，除外的其他参数均已知；表示在在模型参数、和中，除外的其他参数均已知；为设定的的验前分布； 基于贝叶斯理论、各模型参数的验后概率密度分布以及高精度响应模型得到任意应用场景影响因子数据处的高精度导弹性能响应数据的验后概率密度函数，进而得到任意应用场景影响因子数据处的高精度导弹性能响应数据预测模型； 随机生成大量模型参数样本，对所述高精度导弹性能响应数据预测模型进行迭代求解，进而得到任意应用场景影响因子数据处的高精度导弹性能响应数据预测结果。

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