中国船舶集团有限公司第七〇九研究所王朝阳获国家专利权
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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利一种可解释的目标群行为判别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：CN119539096B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411384236.X，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权一种可解释的目标群行为判别方法是由王朝阳;涂一田;刘颢;李琳;葛顺;周洋;刘洋设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种可解释的目标群行为判别方法在说明书摘要公布了：本申请属于态势认知技术领域，具体公开了一种可解释的目标群行为判别方法，该方法包括：获取探测目标群的多源态势信息数据；基于所述多源态势信息数据，获得所述探测目标的时空分布特征向量；基于所述多源态势信息数据和所述时空分布特征向量，构建待学习双层图结构；基于所述时空分布特征向量和所述待学习图结构，通过关系图神经网络判别所述探测目标群的行为类别；通过深度结构因果模型SCM，使所述关系图神经网络的判别结果可解释。
本发明授权一种可解释的目标群行为判别方法在权利要求书中公布了：1.一种可解释的目标群行为判别方法，其特征在于，包括： 获取探测目标群的多源态势信息数据； 基于所述多源态势信息数据，获得所述探测目标的时空分布特征向量； 基于所述多源态势信息数据和所述时空分布特征向量，构建待学习双层图结构； 基于所述时空分布特征向量和所述待学习双层图结构，通过关系图神经网络判别所述探测目标群的行为类别； 通过深度结构因果模型SCM，使所述关系图神经网络的判别结果可解释； 所述基于所述多源态势信息数据和所述时空分布特征向量，构建待学习双层图结构，包括： 基于所述多源态势信息数据，构建所述待学习图结构中的下层实例层； 基于所述时空分布特征向量和所述下层实例层，构建所述待学习图结构中的上层属性层； 所述通过深度结构因果模型SCM，使所述关系图神经网络的判别结果可解释，包括： 通过深度结构因果模型SCM，采用反事实逻辑判定的方式，根据所述实例层映射到所述属性层的关系，学习得到属性层节点之间的因果关系，使所述关系图神经网络的判别结果可解释。
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