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龙图腾网恭喜北京宇航系统工程研究所申请的专利一种基于深度学习参数锚定的态势评估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：CN114118361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111271943.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法是由耿胜男;王锋;杨华;蓝鲲;夏国江;冯敏洁;张金刚;万端华;毕显婷;孙雪峰;梁晨光;李亚群;俞达;郝现伟;王洪砾设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法，属于航天测控技术领域。本发明包括如下步骤：构建卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型的输入为二维矩阵；制作训练数据集，使用数据集对神经网络进行训练；将训练好的卷积神经网络模型部署至运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统，在运载火箭飞行时，运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统实时敏感运载火箭各部段传感器采集参数，并输入到神经网络模型，获取卷积神经网络模型的输出，检测识别当前运载火箭参数的异常状态，并锚定其参数位置。解决了航天飞行态势评估检测问题，特别是针对目标系统运行过程中关键参数突发异常的问题。

本发明授权一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法，其特征在于，包括如下步骤：构建态势评估深度神经网络模型；所述态势评估深度神经网络模型的输入为二维矩阵；制作训练数据集，使用数据集对态势评估深度神经网络模型进行训练；将训练好的态势评估深度神经网络模型部署至运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统，在运载火箭飞行时，运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统实时敏感运载火箭各部段传感器采集参数，并输入到态势评估深度神经网络模型，获取态势评估深度神经网络模型的输出，检测识别当前运载火箭参数的异常状态，并锚定其参数位置；所述态势评估深度神经网络模型包括：卷积神经网络模块、锚定区域生成模块、锚定区域池化模块、锚定回归及分类检测模块；卷积神经网络模块用以实现在二维特征空间下获取参数特征，包括5～13个卷积层，5～13个relu层，2～8个池化层；锚定区域生成模块用以实现针对参数特征的候选锚定区域生成，采用卷积核矩阵进行窗口滑动，并适配锚定区域；锚定区域池化模块用以实现参数特征的数量固定，包括锚定区域映射、锚定区域划分、区域最大池化；锚定回归及分类检测模块用以实现异常参数位置定位和参数健康状态分类，锚定位置偏移计算对目标框左上角和右下角坐标进行预测回归计算，并通过正、负标注数据学习，实现对异常正常参数的前、背景数据分类判别。

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