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龙图腾网获悉北京航天飞腾装备技术有限责任公司申请的专利一种基于机器学习分类器的毁伤概率计算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：CN115310508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210583315.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于机器学习分类器的毁伤概率计算方法是由张志彪;康彦龙;刘永超;孟斐;王俊超;胡赛;王永智设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习分类器的毁伤概率计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习分类器的毁伤概率计算方法，包括：建立破片战斗部对目标的毁伤概率计算模型；根据毁伤概率计算模型，针对所有影响计算结果的随机参数开展大量随机计算；将大量算例数据中的毁伤概率结果近似为0和1两类或0、0.5和1三类；利用分类器训练上述算例数据，得到毁伤概率预测模型；运用毁伤概率预测模型计算破片战斗部在特定弹目交会条件下对目标的平均单发毁伤概率。本发明基于机器学习分类器的毁伤概率计算方法，相比于目前计算毁伤概率的常规方法，既确保了计算精度的一定准确性，又降低了算法的计算量，大幅缩短了计算时间。

本发明授权一种基于机器学习分类器的毁伤概率计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习分类器的毁伤概率计算方法，其特征在于，包括： 根据目标的三维模型，对目标的组成部件进行易损性分析；根据易损性分析结果，建立破片战斗部对目标的毁伤概率计算模型； 根据毁伤概率计算模型，针对所有影响计算结果的随机参数，开展基于蒙特卡洛法m次以上的重复随机计算，获得针对不同毁伤级别的大量毁伤概率算例数据；每个算例数据包含一组随机参数数组以及与随机参数数组对应的不同级别的毁伤概率；m＞10000； 将大量毁伤概率算例数据整理为预测变量集合和响应集合；所述预测变量集合为所有算例数据中随机参数数组的集合，响应集合为与随机参数数组对应的不同级别的毁伤概率集合；响应集合中，按照毁伤概率在[0,1]区间上的实际值，将毁伤概率数据近似取值为0或1两类或0、0.5和1三类； 利用机器学习中的分类器算法训练作为输入的预测变量集合和作为输出的响应集合，得到针对不同毁伤级别的毁伤概率预测模型； 在特定弹目交会条件下，将毁伤概率预测模型中的相关随机参数设置为固定值，采用蒙特卡洛法基于毁伤概率预测模型开展n次以上的重复随机计算，预测得到破片战斗部在该特定弹目交会条件下对目标的平均单发毁伤概率；n＞500； 所述毁伤概率计算模型为： 其中，Nor为非冗余部件个数，k为冗余部件组数，Por,i为各非冗余部件毁伤概率；M1，M2，…，Mk分别为各冗余部件组的冗余部件个数；Pand,j为冗余部件组里各部件的毁伤概率；目标的组成部件包括多组冗余部件和多个非冗余部件，任意有一组冗余部件组中所有冗余部件毁伤则判定目标毁伤，任意有一个非冗余部件毁伤则判定目标毁伤。

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