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      中國人民解放軍空軍航空大學(xué)趙秀影獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍空軍航空大學(xué)申請的專利多級聯(lián)動(dòng)智能體推演的數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120434065B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510942682.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:H04L9/40;該發(fā)明授權(quán)多級聯(lián)動(dòng)智能體推演的數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)是由趙秀影;張志強(qiáng);邵龍;姜若沖設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-07-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      多級聯(lián)動(dòng)智能體推演的數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)通信技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種多級聯(lián)動(dòng)智能體推演的數(shù)據(jù)通信系統(tǒng),在數(shù)據(jù)采集端中,對智能體的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和校驗(yàn),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)處理,得到推演數(shù)據(jù);在數(shù)據(jù)傳輸端中,對推演數(shù)據(jù)進(jìn)行加密得到加密數(shù)據(jù),采用區(qū)塊鏈技術(shù)對加密數(shù)據(jù),以多種工控通訊協(xié)議進(jìn)行傳輸,并在傳輸?shù)倪^程中對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和監(jiān)控;在數(shù)據(jù)接收端中,對加密數(shù)據(jù)進(jìn)行解密,并對解碼后的數(shù)據(jù)根據(jù)在數(shù)據(jù)采集端和數(shù)據(jù)傳輸端中的校驗(yàn)和監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò);采用分布式緩存技術(shù)將校驗(yàn)后的數(shù)據(jù)同步到對應(yīng)智能體中進(jìn)行數(shù)據(jù)更新,并采用深度學(xué)習(xí)算法對同步到的更新數(shù)據(jù)進(jìn)行推演分析,并對推演分析結(jié)果利用模糊數(shù)學(xué)算法去模糊化,得到智能體的推演決策。

      本發(fā)明授權(quán)多級聯(lián)動(dòng)智能體推演的數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種多級聯(lián)動(dòng)智能體推演的數(shù)據(jù)通信系統(tǒng),其特征在于,包括數(shù)據(jù)采集端、數(shù)據(jù)傳輸端以及數(shù)據(jù)接收端;其中: 在所述數(shù)據(jù)采集端中,對智能體的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和校驗(yàn),對采集和校驗(yàn)后的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)處理,得到推演數(shù)據(jù); 在所述數(shù)據(jù)傳輸端中,對所述推演數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和監(jiān)控,并對校驗(yàn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,得到加密數(shù)據(jù);采用區(qū)塊鏈技術(shù)對所述加密數(shù)據(jù)以多種工控通訊協(xié)議進(jìn)行傳輸,并在傳輸?shù)倪^程中對所述加密數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和監(jiān)控; 在所述數(shù)據(jù)接收端中,對所述加密數(shù)據(jù)進(jìn)行解密,并對解碼后的數(shù)據(jù)根據(jù)在所述數(shù)據(jù)采集端和所述數(shù)據(jù)傳輸端中的校驗(yàn)和監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò);采用分布式緩存技術(shù)將校驗(yàn)后的數(shù)據(jù)同步到對應(yīng)智能體中進(jìn)行數(shù)據(jù)更新,并采用深度學(xué)習(xí)算法對同步到的更新數(shù)據(jù)進(jìn)行推演分析,并對推演分析結(jié)果利用模糊數(shù)學(xué)算法去模糊化,得到智能體的推演決策; 所述數(shù)據(jù)接收端中采用深度學(xué)習(xí)算法對同步到的更新數(shù)據(jù)進(jìn)行推演分析的過程包括:利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述更新數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到智能體的意圖信息和推演態(tài)勢信息;利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述更新數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,預(yù)測得到智能體的運(yùn)動(dòng)軌跡和勢態(tài)變化;將意圖信息和所述推演態(tài)勢信息,以及運(yùn)動(dòng)軌跡和勢態(tài)變化整合與特征提取后,再輸入到?jīng)Q策模型中,生成推演分析結(jié)果;所述數(shù)據(jù)接收端中對推演分析結(jié)果利用模糊數(shù)學(xué)算法去模糊化,得到智能體的推演決策的過程中:利用模糊邏輯算法從所述意圖信息和所述推演態(tài)勢信息中得到所述推演決策中的決策支持信息,包括:使用隸屬函數(shù)將所述意圖信息和所述推演態(tài)勢信息進(jìn)行映射,得到模糊值;結(jié)合所述意圖信息和所述推演態(tài)勢信息建立模糊規(guī)則;使用模糊推理機(jī)制結(jié)合所述模糊規(guī)則對所述模糊值進(jìn)行推理,得到模糊集合;使用重心法將所述模糊集合轉(zhuǎn)化為所述決策支持信息; 利用模糊C均值算法對所述運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行聚類,得到所述推演決策中不同類別的行動(dòng)模式;對所述推演態(tài)勢信息和所述勢態(tài)變化進(jìn)行模糊綜合評價(jià),得到所述推演決策中的綜合評價(jià)結(jié)果,包括:定義所述推演態(tài)勢信息和所述勢態(tài)變化的模糊集合;構(gòu)建模糊矩陣,所述模糊矩陣中的元素表示所述推演態(tài)勢信息或所述勢態(tài)變化的評價(jià)等級的隸屬度;確定所述推演態(tài)勢信息和所述勢態(tài)變化的權(quán)重向量;將所述權(quán)重向量與所述模糊矩陣相乘,得到綜合評價(jià)向量;使用重心法或最大隸屬度法將所述綜合評價(jià)向量轉(zhuǎn)換為所述綜合評價(jià)結(jié)果; 在所述數(shù)據(jù)采集端、所述數(shù)據(jù)傳輸端以及所述數(shù)據(jù)接收端中設(shè)置API開發(fā)接口,所述API開發(fā)接口用于對所述在所述數(shù)據(jù)采集端、所述數(shù)據(jù)傳輸端,以及所述數(shù)據(jù)接收端中進(jìn)行自定義設(shè)置。

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