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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军航空兵学院申请的专利基于嵌入式AI的行动模型学习系统及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：CN120745740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510833944.5，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法是由来国军;郭亚泽;梁意;王宏宇;武岑设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能、嵌入式系统和行动对抗指挥技术领域，本发明公开了基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法；其系统包括：信息收集模块，收集历史行动信息并进行数据预处理，所述历史行动信息包括行动环境数据、对抗态势信息以及决策数据；特征提取与模型构建模块，利用深度学习算法从预处理后的历史行动信息提取特征，得到行动动态变化特征和敌方行动模式特征，将行动动态变化特征和敌方行动模式特征与相应的决策数据结果进行匹配以形成训练集，利用训练集供嵌入式AI模型进行训练以生成行动模型；本发明能够实时处理和学习来自行动的动态数据，从而不断优化行动模型，提升指挥决策能力。

本发明授权基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于嵌入式AI的行动模型学习系统，其特征在于，包括： 信息收集模块，收集历史行动信息并进行数据预处理，所述历史行动信息包括行动环境数据、对抗态势信息以及决策数据；基于历史行动信息建立行动信息数据库，所述行动信息数据库包括静态信息数据库和动态信息数据库；其中，所述静态信息数据库内的静态信息包括对抗双方装备参数、行动区域地形，所述动态信息数据库内的动态信息包括气象条件、行动对抗动员、装备损失、人员数量、对抗情况、决策者的指挥控制通信信息； 特征提取与模型构建模块，利用深度学习算法从预处理后的历史行动信息提取特征，得到行动动态变化特征和敌方行动模式特征，将行动动态变化特征和敌方行动模式特征与相应的决策数据进行匹配以形成训练集，所述特征提取与模型构建模块通过以下方式构建行动模型： 将行动收集到的信息经过清理、融合、聚集预处理后形成数据仓库； 运用卷积神经网络挖掘数据仓库中的模式，挖掘出的模式经过评估后形成模型库； 对模型库进行知识抽取以形成知识库，所述知识抽取包括：采用Apriori算法分析模型库中的数据以挖掘出不同数据项之间的关联关系，采用K-Means算法将相似的数据对象聚为一类以获取数据中的自然分组结构； 基于深度神经网络构建嵌入式AI模型，利用训练集对嵌入式AI模型进行训练以生成行动模型； 所述知识抽取还包括：从不同数据项之间的关联关系中提取出规则知识，确定对模型结果有重要影响的特征；对聚类结果进行总结，描述每个类别的特点和共性；将经过评估和过滤的知识按照知识库的存储格式进行转换后存储到知识库中； 实时决策模块，采集实时行动信息，通过行动模型对实时行动信息进行分析与推理以生成实时决策数据，对生成的实时决策数据进行评估，得到决策评估结果； 在线学习模块，基于实时行动信息和决策评估结果，对行动模型进行在线学习以逐步完善行动模型； 自适应反馈模块，利用不同行动场景自动调整学习策略并记录每次决策数据，将每次决策数据与行动反馈形成决策日志，利用决策日志对行动模型进行迭代优化； 所述自适应反馈模块构建三层式决策日志架构，包括： 原始决策层，记录模型推理时的完整输入数据快照、所有候选决策方案及评分、最终选择决策的权重依据； 执行跟踪层，记录行动单元对指令的理解状态、命令传达时延与完整度校验、实际执行中的行动微调记录； 效果反馈层，记录毁伤评估的视觉证据链、传感器可信度修正、间接效果指标。

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