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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种高功率微波武器协同防空的体系贡献率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：CN114202185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111476397.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种高功率微波武器协同防空的体系贡献率评估方法是由郑纯;赵博;陈志华;李烨;王怡设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高功率微波武器协同防空的体系贡献率评估方法在说明书摘要公布了：本申请提供了本申请提供一种高功率微波武器协同防空的体系贡献率评估方法，方法包括：构建模糊小波神经网络；选取模糊小波神经网络输入指标并将采集的指标数据预处理；利用预处理后的数据训练模糊小波神经网络；利用训练完成的模糊小波神经网络评估来袭目标，分别获取第一目标作战效能以及第二目标作战效能；根据第一目标作战效能以及第二目标作战效能，采用基于作战效能增量的体系贡献率求解方法确定高功率微波武器在协同防空作战中的体系贡献率。本申请提供的方法直观的得到高功率微波武器对于协同防空作战的全面增益。

本发明授权一种高功率微波武器协同防空的体系贡献率评估方法在权利要求书中公布了：1.一种高功率微波武器协同防空的体系贡献率评估方法，其特征在于，所述方法包括：构建模糊小波神经网络；选取模糊小波神经网络输入指标并将采集的指标数据预处理；利用预处理后的数据训练模糊小波神经网络；利用训练完成的模糊小波神经网络评估来袭目标，分别获取第一目标作战效能以及第二目标作战效能；所述第一目标作战效能为只采用中近程防空武器作战的作战效能；所述第二目标作战效能为采用高功率微波武器与中近程防空武器协同作战时的作战效能；根据所述第一目标作战效能以及所述第二目标作战效能，采用基于作战效能增量的体系贡献率求解方法确定高功率微波武器在协同防空作战中的体系贡献率；所述模糊小波神经网络模型包括五层；其中，第一层为输入层，输入层对应5项输入指标；假设有Nr个模糊规则，如下所示：Rj:IFx1isA1jANDx2isA2jAND…xiisAijTHEN其中，xi是系统的第i个输入变量，i＝1:5，Aij是以模糊隶属度函数为特征的模糊语言集合，wj是模糊层与输出层之间的权值，μj模糊层的输出结果，yj是整个网络的输出；第二层隶属度函数层，第二层选择Gaussian函数作为隶属度函数： 其中，cij代表第j个规则下的中心参数；σij代表第j个规则下的伸缩参数；第三层为模糊规则层，每个节点代表一个模糊规则R，每个节点的输出为： 其中，Π代表逻辑“与”操作；第四层是小波函数层，选择Gaussian函数的一阶偏导数作为母小波函数；根据所选的母小波函数，经过伸缩和平移变换放入第二层的神经元中作为激活函数： r＝1:Nω,i＝1:5其中，tri表示小波的平移参数，dri表示小波的伸缩参数，下标ri表示第i个输入对应第r个小波神经元，Nω表示小波神经元个数，网络的第四层输出结果： 其中，wr是连接隐含层和输出层的权值；第五层为输出层，将第四层输出乘第三层节点输出： 其中，vj表示第j个小波函数的输出值；第五层的输出结果，表达式为： 选取模糊小波神经网络输入指标并将采集的指标数据预处理，包括：选取模糊小波神经网络输入指标并将采集的指标数据进行量化和归一化处理；对指标数据进行量化处理，包括：拦截目标数量：将舰艇探测系统获得的目标来袭数量设为N1，经过防空拦截后，目标数量设为N2，则成功拦截目标数量占总来袭目标数量的比值为：n＝N2N1按n＝0～1等间隔，将拦截目标数量依次量化为1～10；完成拦截目标耗时：按照舰艇探测系统获得的目标速度及目标位置，确定出目标达到舰艇需要的总时间t1，以及从目标被探测到目标被拦截击毁的时间t2,则：t＝t2t1拦击目标耗时的大小用比值t表示，按照t＝0～1等间隔将拦截目标耗时依次10～1；目标毁伤程度：因反舰导弹被击中即损坏的特性，此项指标特指无人机；按无损伤、轻微损伤、中度损伤、重度损伤、击毁依次量化为2、4、6、8、10；拦截耗弹量：根据舰艇携带资源数量，按弹药使用量0～100％等间隔依次量化为10～1；己方完好程度：将舰艇完好程度按照无损伤、轻微损伤、中度损伤、重度损伤、沉没依次量化为2、4、6、8、10。

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