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龙图腾网获悉北京京航计算通讯研究所申请的专利一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统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：CN117235472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311202700.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统是由胡开宇;孙文靖;杨春霞;王佳铭;王朝阳;王佳佳;杨洋;杨硕;马越设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统，属软件评测领域，包括模拟移动目标对导引头测试，基于神经网络跟踪算法获取导引头对移动目标的多个跟踪性能指标数据；基于多个跟踪性能指标数据，对每个跟踪性能指标数据分别通过线性赋分和加权融合转化为单指标评分结果；判断是否存在低于单指标评分下阈值的单指标评分结果，若存在则综合性能评估结果为0；若不存在则将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分后，与不具备仲裁条件的单指标评分结果加权融合计算得到综合性能评估结果；判断综合性能评分是否具备仲裁条件，不具备则归零，否则保留，获得综合性能评估结果。解决导引头神经网络跟踪算法缺乏专门性能评估方案问题。

本发明授权一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种导引头神经网络跟踪算法的性能评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：模拟移动目标对导引头进行测试，基于神经网络跟踪算法获取导引头对移动目标的多个跟踪性能指标数据； 步骤S2：基于所述多个跟踪性能指标数据，对每个跟踪性能指标数据分别通过线性赋分和加权融合转化为单指标评分结果； 步骤S3，判断是否存在低于单指标评分下阈值的单指标评分结果，若存在，则综合性能评估结果为0；若不存在，则将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分后，与不具备仲裁条件的单指标评分结果加权融合计算得到综合性能评估结果；判断所述综合性能评分是否具备仲裁条件，不具备则将综合性能评估结果归零，否则保留，获得跟踪性能指标的综合性能评估结果； 所述对每个跟踪性能指标数据分别通过线性赋分和加权融合转化为单指标评分结果包括： 线性赋分将每个性能跟踪指标数据转化为归一化动态评分，具体为： v＝HIu＝au+b 其中，u为跟踪性能指标数据值，v为动态评分值，a和b为实常数，vmax为反复实验后确定的跟踪性能指标数据的最大值umax的对应评分，v*为归一化动态评分； 经过线性赋分转化后，利用加权融合将单指标评分值的数组转化为数值； 所述步骤S3包括： 步骤S31，预设单指标评分阈值区间和导引头神经网络跟踪指标综合性能评分的下阈值； 步骤S32，判断是否存在低于单指标评分下阈值的单指标评分结果，若存在，则综合性能评估结果为0；若不存在，则将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分； 步骤S33，将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分后，与不具备仲裁条件的单指标评分结果加权融合计算得到综合性能评分； 步骤S34，判断综合性能评分是否低于导引头神经网络跟踪指标综合性能评分的下阈值，若低于，则将导引头神经网络跟踪指标综合性能评分直接归零，如果否，则保留该综合性能评分； 所述步骤S33包括： 将高于单指标评分上阈值的单指标评分结果判为满分后，与不具备仲裁条件的单指标评分结果，执行灰色关联法对每个单指标评分加权融合计算得到综合性能评分； γui,uj为第i个跟踪性能指标与第j个跟踪性能指标之间的灰色关联系数，对应的灰色关联深度系数函数qij为： 其中，γui,uj为第i个跟踪性能指标ui与第j个跟踪性能指标uj之间的灰色关联系数，Q为跟踪性能指标数据的序号； 权值变化范围约束为: 权值方差的约束条件为: 其中，Dq0为全指标灰色关联深度系数集q0的方差集，Q*为满足Q*Q表示小于总指标数量的任一求和数量，Dq0表示指标权值的波动范围为：

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