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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于深度学习的智能化射击行为预测与优化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：CN120277568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510770964.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于深度学习的智能化射击行为预测与优化方法是由王刚;杨洁;任刚;黄志煌;顾灿设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能化射击行为预测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及行为预测技术领域，具体为基于深度学习的智能化射击行为预测与优化方法，包括以下步骤：获取拉伸数据分析位移趋势，识别同向增强与突变同步，采集瞄准速度握力后坐与呼吸数据分析协同冲突，提取角度变化归类瞄准趋势，整合三类标签判断行为偏向，匹配提示内容输出预测结果。本发明中，通过识别感知区域拉伸趋势变化，增强结构变动状态感知，整合瞄准速度、握持力量、后坐响应与呼吸节律的动态序列，挖掘行为驱动因子的协同关系，提取瞄准角度偏移频次，识别行为趋势特征，多类标签间横向比对，明确行为偏向方向，趋势归属匹配至提示内容后分类输出，从多源数据分析到预测指导的全流程闭环，提升预测的精准性、实时性与战术适配度。

本发明授权基于深度学习的智能化射击行为预测与优化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智能化射击行为预测与优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取发射构件区域的拉伸数据，分析连续三组数据的变化方向，对比相邻区域位移趋势，判断是否存在同向增强和突变同步，得到结构变动表现； S2：采集瞄准速度、握力、后坐响应、呼吸节律连续数据，按统一时间基准对四项数据进行时间轴对齐处理，同步处理后，结合瞄准与握力趋势，识别后坐突变并对比呼吸状态，分析四项间的协同和冲突，得到动作影响表现； S3：获取瞄准角度的时间序列，计算角度差并生成方向变化序列，统计转换频次，根据分布归类为单向偏移、持续震荡和趋稳，生成瞄准趋势标签； S4：整合所述结构变动表现、所述动作影响表现与所述瞄准趋势标签三类标签，横向对比是否趋于一致，若为同类，则判断为目标行为偏向，生成射击行为偏向标签； S5：根据所述射击行为偏向标签预设趋势提示表，选取对应提示内容，对偏向行为进行纠正，分类输出射击行为预测与优化结果； S3的具体步骤为： S301：获取连续时间段内的瞄准角度偏移值，按时间顺序，计算相邻时间段内的角度变动密度值，将正负变化趋势依序排列，调用所有时间段生成的方向变化标识构建序列索引，得到方向变化序列； S302：根据所述方向变化序列，对序列中方向正负转换位置执行次数统计，将连续方向一致段记为零次转换，将变化段中的转换点位计入总频次，对所有时间段下频次进行归类筛选，获取方向转换频次分布； S303：调用所述方向转换频次分布，依据每段频次是否超过方向频次界定阈值并结合变化持续时间，判定为单一偏移、持续震荡和缓慢趋稳三种情况，按判定结果对标注分类，得到瞄准趋势标签； 所述方向频次界定阈值指的是用于判定方向变化趋势类型的转换次数下限，设定为单位时间段内方向正负转换次数的中位数。

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