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龙图腾网恭喜武汉工程大学;武汉引行科技有限公司申请的专利一种作战体系结构效能评估方法、装置以及存储介质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：CN114912741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210294454.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种作战体系结构效能评估方法、装置以及存储介质是由陈灯;王浩宇;李磊;李山山;张俊;彭虎;钱玉洋;刘海伦;高鑫;蔡思远;张彦铎;彭丽设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种作战体系结构效能评估方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种作战体系结构效能评估方法、装置以及存储介质，属于仿真技术领域，方法包括：导入作战任务效能评估指标数据集，并对作战任务效能评估指标数据集进行数据集划分的分析，得到多个目标能力指标数据，并将所有的目标能力指标数据和作战任务效能评估指标数据集作为待处理数据集；对待处理数据集进行预测分析，得到作战体系结构效能评估结果。本发明能够使得训练速度和预测精度大大的提高，评估过程中无需人的参与，实现了效能自动化的评估，克服了评估过程中人为因素多，主观性强，耗时长以及成本高的缺点。

本发明授权一种作战体系结构效能评估方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种作战体系结构效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：导入作战任务效能评估指标数据集，并对所述作战任务效能评估指标数据集进行数据集划分的分析，得到多个目标能力指标数据，并将所有的目标能力指标数据和所述作战任务效能评估指标数据集作为待处理数据集；对所述待处理数据集进行预测分析，得到作战体系结构效能评估结果；所述对所述作战任务效能评估指标数据集进行数据集划分的分析，得到多个目标能力指标数据的过程包括：对所述作战任务效能评估指标数据集进行第一次划分，得到多个第一能力指标数据；按照第一次划分的先后顺序对多个所述第一能力指标数据进行编号，得到与各个所述第一能力指标数据对应的第一能力指标编号；分别将各个所述第一能力指标数据进行第二次划分，得到与各个所述第一能力指标数据对应的多个第二能力指标数据；分别将各个所述第二能力指标数据进行第三次划分，得到与各个所述第二能力指标数据对应的多个第三能力指标数据；按照第三次划分的先后顺序对多个所述第三能力指标数据再次进行编号，得到与各个所述第三能力指标数据对应的第二能力指标编号；分别对各个所述第三能力指标数据、与各个所述第三能力指标数据对应的第二能力指标编号以及与各个所述第一能力指标数据对应的第一能力指标编号进行归一化分析，得到与各个所述第三能力指标数据对应的目标能力指标数据；所述分别对各个所述第三能力指标数据、与各个所述第三能力指标数据对应的第二能力指标编号以及与各个所述第一能力指标数据对应的第一能力指标编号进行归一化分析，得到与各个所述第三能力指标数据对应的目标能力指标数据的过程包括：分别判断各个所述第一能力指标编号以及所述第二能力指标编号是否满足条件，所述条件包括所述第一能力指标编号等于多个预设第一能力指标编号中的任一个，且所述第二能力指标编号等于多个预设第二能力指标编号中的任一个；若满足，则通过第一式对所述第三能力指标数据进行归一化计算，得到与所述第三能力指标数据对应的第五能力指标数据，所述第一式为： 其中，v′k为第五能力指标数据，vk为第三能力指标数据，为指标额定值，并将所述第五能力指标数据作为目标能力指标数据；若不满足，则通过第二式对所述第三能力指标数据进行归一化计算，得到与所述第三能力指标数据对应的第六能力指标数据，所述第二式为： 其中，v″k为第六能力指标数据，vk为第三能力指标数据，为指标额定值，并将所述第六能力指标数据作为所述目标能力指标数据；所述对所述待处理数据集进行预测分析，得到作战体系结构效能评估结果的过程包括：按照预设比例对所述待处理数据集进行待处理数据集的划分，得到训练集、验证集和测试集；按照预设划分份数对所述训练集进行训练集的划分，得到多个训练子集；构建随机梯度下降法模型，将所述验证集、所述测试集以及多个所述训练子集一并导入所述随机梯度下降法模型中，并利用五折交叉验证法对所述随机梯度下降法模型进行训练，得到第一预测值以及与各个所述训练子集对应的第二预测值；构建支持向量回归模型，将所述验证集、所述测试集以及多个所述训练子集一并导入所述支持向量回归模型中，并利用五折交叉验证法对所述支持向量回归模型进行训练，得到第三预测值以及与各个所述训练子集对应的第四预测值；构建随机森林回归模型，将所述验证集、所述测试集以及多个所述训练子集一并导入所述随机森林回归模型中，并利用五折交叉验证法对所述随机森林回归模型进行训练，得到第五预测值以及与各个所述训练子集对应的第六预测值；构建线性回归模型，将多个所述第二预测值、多个所述第四预测值以及多个所述第六预测值一并导入所述线性回归模型中进行训练，得到训练后的模型；通过所述训练后的模型对所述第一预测值、所述第三预测值和所述第五预测值进行预测，得到作战体系结构效能评估结果。

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