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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测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：CN119293460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411823072.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测方法是由畅鑫;李艳斌;陈金勇;杨松;国辛纯设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测方法，属于通信侦察和人工智能领域。旨在实现对指挥控制网络中结构和关键节点变化的预测。所述方法包括步骤：首先，利用滑动窗口技术从通信侦察得到的数据中抽取指定积累时长的数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；然后，构建并训练一个基于门控循环单元的深度神经网络模型，通过不断调整积累时长以优化模型的预测性能；最后，使用训练好的网络模型对新的指挥控制网络数据进行预测，输出网络结构编号和关键节点编号。通过遍历不同的积累时长，本发明能够有效识别和利用通信侦察数据中的规律，从而提高模型的预测精度。本发明适用于复杂指挥控制网络的分析与预测，具有重要的应用价值。

本发明授权一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种智能指挥控制网络结构和关键节点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用通信侦察设备获得指挥控制网络的结构类型数N和关键节点个数M，按照侦察到的先后顺序对指挥控制网络的结构类型和关键节点进行编号，并按照[结构类型序号，关键节点序号]的格式获取L个连续时间的侦察数据集合；其中，侦察数据集合为具有周期性特征的二维数据集，可以捕捉和利用指挥控制网络中的时间依赖性，L为设定值；步骤2：以设定积累时长作为窗口长度，对侦察数据集合进行滑动窗口抽取，生成训练和测试所需的数据集和标签集，并按照设定分割比例将数据集和标签集进行切分，形成训练数据集、测试数据集、训练标签集和测试标签集；步骤3：构建网络，包括一个门控循环单元和两个全连接层，门控循环单元用于提取数据特征，两个全连接层分别用于将特征映射为网络结构序号和关键节点序号；并利用训练数据集和训练标签集对网络进行训练，利用测试数据集和测试标签集对网络进行测试，得到训练好的网络参数；步骤4：改变积累时长的值，返回步骤2，直到达到设定次数，得到最优积累时长和最优网络参数；步骤5：基于最优积累时长关联得到当前侦察数据，并加载最优网络参数，将当前侦察数据输入网络，得到估计出的网络结构序号和关键节点序号。

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