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龙图腾网恭喜中国人民解放军63921部队申请的专利应用效能评估模型的构建方法、应用效能评估方法及装置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：CN119377803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411987597.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权应用效能评估模型的构建方法、应用效能评估方法及装置是由谌彤童;胡振鑫;姚惠生;王洪刚;向日华设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用效能评估模型的构建方法、应用效能评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种应用效能评估模型的构建方法、应用效能评估方法及装置，涉及遥感卫星应用效能评估的技术领域，包括：获取样本数据集合；通过预设高斯过程回归模型，对训练样本数据集合进行建模处理，并针对建模后的高斯过程回归模型进行超参数学习处理，确定目标超参数；基于建模后的高斯过程回归模型和目标超参数确定遥感卫星的应用效能预测值，并对应用效能预测值进行置信度评估处理，确定置信度评估结果，以应用效能真实值均处于应用效能预测值的置信度评估结果的范围之内时将建模后的高斯过程回归模型和目标超参数确定为目标应用效能评估模型。本发明可以适应遥感卫星应用效能评估非线性的特点，并显著提升遥感卫星应用效能评估的准确性。

本发明授权应用效能评估模型的构建方法、应用效能评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种应用效能评估模型的构建方法，其特征在于，所述方法应用于遥感卫星试验，所述方法包括：获取样本数据集合，其中，所述样本数据集合包括：训练样本数据集合和测试样本数据集合，所述训练样本数据集合和测试样本数据集合包括：遥感卫星的效能指标体系，以及所述效能指标体系中各项效能指标对应的遥感卫星的应用效能评估值；通过预设高斯过程回归模型，对所述训练样本数据集合进行建模处理，以将遥感卫星的效能评估问题转换为高斯过程回归问题，并针对建模后的高斯过程回归模型进行超参数学习处理，确定目标超参数；基于建模后的高斯过程回归模型和所述目标超参数，对测试样本数据集合中所述效能指标进行预测，确定遥感卫星的应用效能预测值，并对所述应用效能预测值进行置信度评估处理，确定置信度评估结果，以在所述测试样本数据集合均处于所述应用效能预测值的置信度评估结果的范围之内时，将建模后的高斯过程回归模型和所述目标超参数确定为目标应用效能评估模型；其中，对所述训练样本数据集合进行建模处理的步骤，包括：将所述训练样本数据集合中，遥感卫星的各项所述效能指标分别设置为预设高斯过程回归模型的一维训练样本，并将所述应用效能评估值设置为多维训练样本的标签；利用多维训练样本及其对应的标签进行建模处理，以将所述效能指标和所述应用效能评估值之间的非线性动态关系进行回归处理，使非线性关系的样本数据映射到特征空间后转换为线性关系的样本数据，并进行超参数学习处理；其中，高斯过程由其均值函数和协方差函数定义： 其中，高斯过程定义为： ~其中，给定n个观测样本组成的训练集： 其中，，为对应的观测值，根据高斯过程的定义，训练集输出和包含有个测试点的测试集上的输出，该输出服从联合高斯分布，满足： 其中，为阶正定对称矩阵，其任意元素度量了训练样本和的相关性；表示阶协方差矩阵，它的每个元素用于描述每个训练样本和测试样本之间的空间关系；用于描述测试样本之间的空间关系，为阶正定对称矩阵；其中，在给定测试点和训练集D的条件下，根据贝叶斯后验概率公式得： ~其中： 其中，协方差函数等价于核函数，将测试点处的预测值的均值公式改写为： 其中，，测试点处的预测值均为核函数的线性组合，将非线性关系的数据映射到特征空间后转换为线性关系，以使复杂的非线性问题转化为线性问题；其中，针对两个样本，通过协方差函数建模两个样本之间的关系： 其中，是各个维度的尺度因子，其值越小表示该维输入与输出之间相关性越大，分别表示信号方差和噪声的方差，信号方差用于控制局部相关性的程度，为Kronecker符号；其中，针对建模后的高斯过程回归模型进行超参数学习处理，确定目标超参数的步骤，包括：通过平方指数协方差函数对任意两个训练样本之间的关系进行建模，确定协方差矩阵；基于所述协方差矩阵，通过最大化伪log边缘似然学习建模后的高斯过程回归模型的超参数，并利用预设梯度下降模型最大化伪log边缘似然，对log边缘似然相对于每个超参数的偏微分进行计算，确定所述目标超参数；其中，给定训练集合，第m个标记的所有训练样本可以表示为，其中，，，表示第m个标记的样本数，，表示第m个标记的应用效能为，通过最大化伪log边缘似然学习超参数： 其中，表示第m个标记的带有噪声的观测值的协方差矩阵；其中，采用梯度下降法来最大化伪log边缘似然，计算伪log边缘似然相对于每个超参数的偏微分： 其中，表示矩阵的迹，，并且表示协方差矩阵中每个元素相对于超参数的偏微分，基于梯度的优化算法求解，获得所有的超参数，以将超参数带入平方指数协方差函数，用于后续遥感卫星应用效能评估。

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