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龙图腾网获悉湖南国天电子科技有限公司申请的专利空中目标意图识别方法、装置、设备及介质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：CN121542811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610053554.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权空中目标意图识别方法、装置、设备及介质是由刘璐;向欢;李杰;覃泳毓;何速设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本空中目标意图识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种空中目标意图识别方法、装置、设备及介质，包括以下步骤：获取连续采集空中目标的多维特征数据以构建目标时序特征数据集，并对数据集中各样本进行预处理与目标意图标签标注，以构建训练数据集；构建由一阶谓词逻辑规则表达的、描述目标意图间逻辑约束关系的领域规则集；构建神经符号联合推理模型，利用训练数据集和领域规则集对所述神经符号联合推理模型进行联合训练，得到训练好的神经符号联合推理模型；基于训练好的神经符号联合推理模型对待预测的空中目标的时序特征数据进行目标意图预测。本发明通过将逻辑规则以可微形式嵌入神经网络的训练目标与推理结构中，实现了数据驱动与知识驱动的有机统一。

本发明授权空中目标意图识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.空中目标意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取连续采集空中目标的多维特征数据以构建目标时序特征数据集，并对数据集中各样本进行预处理与目标意图标签标注，以构建训练数据集； 构建由一阶谓词逻辑规则表达的、描述目标意图间逻辑约束关系的领域规则集； 构建神经符号联合推理模型，利用训练数据集和领域规则集对所述神经符号联合推理模型进行联合训练，包括： 将训练数据集中的样本输入至神经网络的Transformer编码器，得到高维嵌入表示，其中包含了目标时序特征数据的特征信息； 将高维嵌入表示输入至线性层与Softmax层组成的模块，得到初步目标意图识别结果； 将高维嵌入表示同时输入反思层，反思层是一个Sigmoid层，通过设置阈值进行二值化，生成与维度相同的反思向量； 基于反思向量对初步目标意图识别结果进行修正，输出修正后的目标意图识别结果： 其中表示初步目标意图识别结果与领域规则集存在潜在逻辑冲突，表示溯因推理过程，将被标记为存在潜在逻辑冲突的置为空白，通过调用基于马尔可夫逻辑网络的符号推理对空白位置进行溯因填充，生成与领域规则集中目标意图间逻辑约束关系一致的修正后的目标意图识别结果； 构建的综合损失函数，包括：基于初步目标意图识别结果与真实目标意图标签构建交叉熵损失函数；基于反思向量构建一致性损失函数，用于引导模型输出的目标意图识别结果符合领域规则集中目标意图间逻辑约束关系；基于反思向量中标记为冲突的数量构建反思大小损失函数，用于控制反思的稀疏性；结合交叉熵损失函数、一致性损失函数以及反思大小损失函数得到综合损失函数； 以最小化综合损失函数为目标，不断迭代更新所述神经符号联合推理模型的模型参数，直至收敛，得到训练好的神经符号联合推理模型； 基于训练好的神经符号联合推理模型对待预测的空中目标的时序特征数据进行目标意图预测。

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