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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的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：CN115641235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211102362.2，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的分析方法是由杨志伟;刘麦笛;李际超;杨克巍;向竹;陈刚;杨第聪;张昌哲;龚常;欧萌歆设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的分析方法，包括基于作战网络中的多个装备节点连接组成的子图模式作为作战模体；将作战网络转化为作战模体邻接矩阵；根据作战模体邻接矩阵将相应的作战网络划分为联通片集合；对于联通片集合中的每个联通片，在其作战模体邻接矩阵上进行谱聚类，并将其逐步划分为节点规模不大于设定阈值的集群；汇总联通片中作战模体的所有集群，得到作战模体的功能集群，再汇总所有感兴趣作战模体的功能集群，得到完整的作战网络中不同作战模体的功能集群集合。可以根据感兴趣的不同作战模体发现作战网络中的高阶功能集群。

本发明授权基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的分析方法在权利要求书中公布了：1.基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的分析方法，其特征是，其包括以下步骤： 步骤1：基于作战网络中的多个具有协同作用的装备节点连接组成的子图模式作为作战模体； 步骤2：根据感兴趣的不同作战模体，将作战网络转化为作战模体邻接矩阵； 步骤3：根据步骤2的作战模体邻接矩阵将相应的作战网络划分为联通片集合； 步骤4：对于联通片集合中的每个联通片，在其作战模体邻接矩阵上进行谱聚类，并将其逐步划分为节点规模不大于设定阈值的集群； 步骤5：汇总联通片中作战模体的所有集群，得到作战模体的功能集群，再汇总所有感兴趣作战模体的功能集群，得到完整的作战网络中不同作战模体的功能集群集合； 定义所述作战模体邻接矩阵为AOM，感兴趣的作战模体为OM，作战模体邻接矩阵AOM记录作战网络中每对节点出现在作战模体OM的同一作战模体实例中的次数，表示在作战系统中每对装备共同参与组成特定功能集群的频率和强度；设定作战网络G中作战模体OM的模体实例集合是IGOM＝{I1,I2,…,Ip}；则作战模体邻接矩阵AOM中元素定义为AOMij： 其中，1C是条件C的真值函数，如果C为真，则函数值为1，否则为0；Vi、Vj为作战网络中的装备节点，Ik∈IGOM； 基于作战模体邻接矩阵AOM计算作战网络的高阶拉普拉斯矩阵，以及对称归一化的作战模体拉普拉斯矩阵，分别采用如下公式计算： LOM＝DOM-AOM2， 其中，LOM为作战模体拉普拉斯矩阵，DOM为作战模体度矩阵，表示为： DOMii＝∑jAOMij，为对称归一化的作战模体拉普拉斯矩阵，I为单位矩阵。

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