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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种对抗设计训练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：CN120995906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511522673.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种对抗设计训练方法是由王刚;黄晶晶;杨洁;任刚;黄志煌;顾灿设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对抗设计训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及模拟训练技术领域，具体为一种对抗设计训练方法，包括以下步骤：监测训练状态获时序数据输入隐马尔可夫生成行为序列，检测坐标偏移角度偏差消耗比值识别薄弱环节，调用识别表匹配因子库生成干扰方案，依据系数阈值控制激活时机粒子群优化生成动态序列，按频率系数注入调节节奏监测响应延迟切换参数组生成评估结果，本发明中，通过采集训练状态生成行为序列动态追踪任务表现，结合坐标偏移轨迹角度差异与资源消耗速率计算识别弱点环节，在干扰环节按风险区分参数组合实现分层选择，在触发中按周期匹配并结合优化算法动态调整，使扰动强度触发节奏适应性持续优化，提升承压表现与灵活应对能力。

本发明授权一种对抗设计训练方法在权利要求书中公布了：1.一种对抗设计训练方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过监测训练主体执行状态获取任务节点时序数据，采集节点起始时间、节点结束时间和节点间依赖关系标识，将数据输入至隐马尔可夫模型进行状态转移计算，生成训练主体行为状态序列； S2：调用所述训练主体行为状态序列，获取所述训练主体行为状态序列中每个节点的空间坐标偏移量、动作轨迹偏差角度、资源消耗速率并进行权重分配和归一化，在得到各归一化值后，分别乘以对应权重并求和，得到节点的加权比值，计算状态序列中每个节点的加权比值后，将加权比值按从高到低排序，位于前列的节点判定为薄弱环节，形成训练主体薄弱环节识别表； S301：获取所述训练主体薄弱环节识别表中的所述加权比值，将所述加权比值与对抗因子库中的干扰参数组编号逐项对应，基于所述加权比值与风险触发阈值和稳定运行阈值进行对比，记录对应阈值状态，生成阈值比对数值； S302：调用所述阈值比对数值，比对数值处于风险触发阈值范围的所述加权比值选择强化干扰参数组，比对数值处于稳定运行阈值范围的所述加权比值选择维持干扰参数组，筛除未落入任一阈值范围的所述加权比值，得到参数组筛选数量； S303：调用所述参数组筛选数量在干扰参数组集合中执行归并，将强化干扰参数组与维持干扰参数组分类整合，根据整合后的结构进行参数映射，生成针对性对抗干扰方案； S401：调用所述针对性对抗干扰方案，基于干扰持续时间系数与任务执行周期参数，若干扰持续时间系数大于植入时机阈值则触发对抗因子激活指令，若小于延迟植入阈值则触发延后激活指令，记录标记，生成干扰匹配判定值；所述植入时机阈值设为占任务执行周期的25%，所述延迟植入阈值设为占任务执行周期的15%； S402：基于所述干扰匹配判定值，调用触发标记与延后标记，将其映射至激活指令与延后指令，依据任务周期分析与调整指令适配，生成对抗因子激活指令集； S403：获取所述对抗因子激活指令集，输入至粒子群优化算法，迭代调整指令权重，依据任务执行周期优化指令权重系数，进行指令与任务执行周期的动态适配，生成动态对抗训练序列。

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