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龙图腾网恭喜河海大学申请的专利一种基于多分区模型集成的侵彻深度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：CN114004154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111281357.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多分区模型集成的侵彻深度预测方法是由王继民;张晨楠;王飞;张新华设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分区模型集成的侵彻深度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分区模型集成的侵彻深度预测方法，划分对工程算法进行评价的评价区间；选择若干较优的工程算法；采用选取的工程算法进行批量样本计算，得到工程计算仿真数据；在每个评价区间，采用试验数据和工程计算仿真数据，建立基于随机森林和BP神经网络的无量纲侵彻深度预测模型；采用K邻近分区模型融合输出进行加权集成，构成融合模型；输入特征经过多个预测模型产生分区预测结果，最后经过融合模型产生无量纲侵彻深度预测输出。本发明本发明保证数据的准确性，同时避免了实验数据缺少对深度学习模型的影响；分区间建立模型，缩小建模范围，保证模型能够体现局部区域的物理特征和规律，产生较小的预测误差，得到准确度更高的预测模型。

本发明授权一种基于多分区模型集成的侵彻深度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分区模型集成的侵彻深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过对试验数据降维和聚类，再结合领域专家知识划分对工程算法进行评价的评价区间；2在划分出的每个评价区间中，选择出k个在该评价区间计算精度较高的工程算法；3在每个评价区间内，采用选取的工程算法进行批量样本计算，得到工程计算仿真数据；4在每个评价区间，基于本区间的工程算法仿真数据和试验数据，采用随机森林集成方法对BP神经网络进行集成，建立区间的预测模型RF_BP_r，实现对该区间的侵彻深度预测；5利用K近邻融合预测产生全参数区间的侵彻深度预测值；所述步骤1包括以下步骤：11采用流型学习LLE算法对试验数据进行降维：侵彻深度分析的输入包括着靶速度、弹体质量、弹体直径、靶标抗压强度、靶标材料密度、CRH、形状因子、弹头长度8个特征量，输出为无量纲侵彻深度，并且统一采用国际单位，数据组织成如下的矩阵格式： 其中，dij为输入量，m为输入特征量的个数，最后一列为模型输出，即无量纲侵彻深度，其他列为模型的输入，n为数据数量；对矩阵M描述的9维空间中的样本数据采用局部线性嵌入流型学习LLE算法，降维到d维空间，局部线性嵌入试图保持邻域内样本之间的线性关系，并在低维空间中保持该线性关系，能够适用高维数据的非线性降维；12对降维后的d维空间数据采用层次聚类算法进行聚类，确定初步的评价区间范围，领域专家对不同聚类结果进行分析，确定合理的聚类层次和结果；根据每类包含的样本点的特征取值范围，确定每个类中的输入特征量的区间，每个类中特征量的取值范围构成一个评价区间；13领域专家对特征量的区间进行合理的拓展，不同评价区间的特征量取值范围有重叠。

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