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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于专家经验和贝叶斯网络的敌我目标识别效能分析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：CN114722899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210215066.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于专家经验和贝叶斯网络的敌我目标识别效能分析方法是由高晓光;钟瑞国;汪强龙;谭翔元;王紫东设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专家经验和贝叶斯网络的敌我目标识别效能分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于专家经验和贝叶斯网络的敌我目标识别效能分析方法，属于目标识别技术领域。建立包括6个父节点的敌我目标识别的贝叶斯网络结构；由专家给出网络中6个父节点间强弱关系的模糊先验知识；计算过渡矩阵MAT；由过渡矩阵得到敌我目标识别能力的CPT表。本发明方法无需训练数据，解决了受限于网络数据匮乏的问题，且提高了敌我目标识别效能分析精度。

本发明授权一种基于专家经验和贝叶斯网络的敌我目标识别效能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于专家经验和贝叶斯网络的敌我目标识别效能分析方法，其特征在于步骤如下：步骤1：建立贝叶斯网络结构，包括6个父节点，分别为节点1代表目标属性，节点2代表目标状态，节点3代表最大识别数目，节点4代表集群对目标识别反应时间，节点5代表识别距离，节点6代表集群对目标识别有效概率；子节点代表效能分析的目标敌我目标识别能力；步骤2：由专家给出网络中6个父节点间强弱关系的模糊先验知识：目标属性的评价值为0.1，目标状态的评价值为0.16，最大识别数目的评价值是0.14，集群对目标识别反应时间的评价值是0.25，识别距离的评价值是0.25，节集群对目标识别有效概率的评价值是0.25，公式化如下：π1＝0.1,π2＝0.16,π3＝0.14,π4＝0.2,π5＝0.25,π6＝0.25,α＝{0.1,0.16,0.14,0.2,0.25,0.25}步骤3：计算过渡矩阵MAT给出状态矩阵，以1，2，3代表弱，中，强； 其中，N代表父节点的个数； 步骤4：由过渡矩阵得到条件概率表CPTpar1'＝MAT:,1:N·αpar3'＝1-par1'par1＝par1'.*par1'par2＝2×par1'.*par2'par3＝par2'.*par2'par＝[par1,par2,par3]其中，par即为敌我目标识别能力的CPT表；其中1，2，3指的是节点的状态，弱，中，强；数字代表敌我目标识别能力弱的概率。

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