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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于变加权云贝叶斯网络的空中目标威胁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：CN116957083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310938269.3，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权一种基于变加权云贝叶斯网络的空中目标威胁评估方法是由周林;冷俊芳;帅伟伟;张梦;程聪聪;毋嘉纬;魏倩设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变加权云贝叶斯网络的空中目标威胁评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于变加权云贝叶斯网络的空中目标威胁评估方法，即根据威胁评估结果多为定量分析而较少研究目标威胁等级等定性问题，对目标威胁进行高、中、低定性决策。包括以下步骤：首先，基于贝叶斯网络构建空中目标属性的威胁评估模型；其次，将云模型引入到贝叶斯网络，利用云模型表示贝叶斯网络节点间关联性概率；然后，结合战场态势信息，利用改进高斯表达的变加权方法确定威胁评估目标属性权重；最后，基于关联性概率和目标属性权重，利用云模型运算法则来得到目标威胁等级决策。本发明研究目标威胁等级定性问题，能够有效完成目标威胁评估，获取目标威胁等级决策，进一步提高战场信息的利用率。

本发明授权一种基于变加权云贝叶斯网络的空中目标威胁评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变加权云贝叶斯网络的空中目标威胁评估方法，其特征在于：包括以下几个步骤： 步骤1：分析不同目标威胁的定性信息以得到目标威胁属性，并基于此构建空中目标威胁评估模型；所述的步骤1中基于贝叶斯网络构建空中目标威胁评估模型具体包括如下步骤： 步骤1.1：通过贝叶斯网络结构G来描述节点之间的相互关系，具体的： G＝V,E 其中，V＝{V1,V2,…,Vn}为有向无环图的节点集合，是所代表对象的抽象描述，E是有向边的集合，代表了各节点之间的相互关系； 步骤1.2：根据步骤1.1获得的有向无环图的节点集合V，利用条件概率P反映节点之间关联性的局部概率分布集，具体的： 其中，各个节点Vi与Vi的父节点给定的非Vi后代节点构成的任何节点子集均是条件独立的，PaVi代表Vi的直接双亲节点； 步骤1.3：分析不同目标威胁的定性信息以得到目标威胁属性，基于此构建空中目标威胁评估模型，具体的： 根据步骤1.1和步骤1.2可获得贝叶斯网络的拓扑结构G，基于空中目标威胁的效益性属性和成本型属性构建空中目标威胁评估模型； 其中，效益型属性包括目标类型T、速度S、干扰能力J和机动能力M，这些属性与目标威胁TL成正比，即目标类型的攻击性越强，运动速度越快，则该目标对我方阵地的威胁越大； 成本型属性包括目标高度H、距离D以及航路捷径R，这些属性与目标威胁TL成反比，即目标高度H越高、距离D越远，则对我方的威胁越小； 步骤2：将云模型引入到贝叶斯网络中，利用云模型表示贝叶斯网络节点间关联性概率以此表达节点之间的关联程度； 步骤3：结合战场态势信息，利用改进高斯表达变加权的方法确定目标威胁属性权重；所述步骤3中改进高斯表达的变加权方法具体计算公式如下： 其中，μn为均值，σn为标准差，i＝1,2,…,n，m＝n2为目标属性个数；将ωi＝[ω1,ω2,…,ωm]进行归一化处理即可得到目标属性升序权重θi： 其中，i＝1,2,…,m；在不同时刻，决策者对目标威胁属性的重要程度进行排序，即可得到各时刻目标威胁属性权重wi； 步骤4：利用贝叶斯网络节点间关联性概率和目标威胁属性权重，利用云模型运算法则来得到目标威胁等级决策。

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