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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一种基于相似性机器学习的空间电磁环境的智能控制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：CN119087799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411073849.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于相似性机器学习的空间电磁环境的智能控制方法是由李修和;张逸;张海燕;冉金和;赵顺恺;石倩倩设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相似性机器学习的空间电磁环境的智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于相似性机器学习的空间电磁环境的智能控制方法及系统，涉及电磁环境自适应控制技术领域，方法包括：解析目标电磁环境仿真需求获取电磁环境目标，建立相似元样本信息，生成控制规则，仿真产生符合目标的模拟电磁环境，实时监测、学习相似性偏差，修改控制规则并转为相似性控制量，调整模拟单元工作状态生成新电磁环境，实现动态调控。本发明实现了电磁环境智能规划、自适应控制，解决了传统控制手段的局限性。

本发明授权一种基于相似性机器学习的空间电磁环境的智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相似性机器学习的空间电磁环境的智能控制方法，其特征在于，包括： 接收目标电磁环境的仿真需求，对所述仿真需求进行解析得到电磁环境目标； 根据所述电磁环境目标生成控制规则，并建立模拟电磁环境和实际电磁环境的相似元样本信息； 根据控制规则仿真生成满足电磁环境目标的模拟电磁环境； 实时监测并采集模拟电磁环境监测数据，通过所述监测数据进行相似性学习，生成模拟电磁环境与目标电磁环境的具体相似性偏差； 通过所述相似性偏差并利用相似元样本信息，将控制规则进行修改，并将修改后的控制规则转换为对模拟电磁环境相似性控制量的校正量； 根据相似性控制量的校正量，重新调整各类模拟单元的工作状态，生成新的电磁环境，完成对模拟电磁环境的动态调控； 实时监测并采集模拟电磁环境监测数据，通过所述监测数据进行相似性学习，生成模拟电磁环境与目标电磁环境的具体相似性偏差，包括： 获取模拟电磁环境监测数据的特征向量Si和目标电磁环境的特征向量Ti； 计算模拟电磁环境监测数据的特征向量Si和目标电磁环境的特征向量Ti之间的欧几里得距离；所述欧几里得距离的计算公式为： 其中，Ti＝[Ti1,Ti2,…,Tin]和Si＝[Si1,Si2,…,Sin]分别为第i个监测点的特征向量，n为特征向量的维数； 计算模拟电磁环境监测数据的特征向量Si和目标电磁环境的特征向量Ti之间的余弦相似度；所述余弦相似度的计算公式为： 计算模拟电磁环境监测数据的特征向量Si和目标电磁环境的特征向量Ti之间的曼哈顿距离；所述曼哈顿距离的公式为： 根据综合相似性偏差公式确定所述具体相似性偏差；所述综合相似性偏差公式为：doverallTi,Si＝α·deuclidTi,Si+β·1-cosTi,Si+γ·dmanhattanTi,Si；其中，α、β、γ分别为对应各项的权重系数，doverallTi,Si为所述具体相似性偏差； 通过所述相似性偏差并利用相似元样本信息，将控制规则进行修改，并将修改后的控制规则转换为对模拟电磁环境相似性控制量的校正量，包括： 根据所述相似元样本信息构建相似特征向量和目标偏差向量； 将所述相似特征向量和所述目标偏差向量输入至参数回归模型，以对控制规则的参数与所述相似性偏差进行拟合，得到修改后的所述控制规则； 基于构建好的校正模型，计算每个所述控制规则的参数的校正量；所述校正量的计算公式为：Ci＝W·ΔTi；其中，Ci为第i个监测点的校正量，W为校正模型的权重，ΔTi为目标电磁环境与模拟电磁环境之间的偏差； 根据相似性控制量的校正量，重新调整各类模拟单元的工作状态，生成新的电磁环境，完成对模拟电磁环境的动态调控，包括： 基于所述校正量对每个模拟单元进行调整，以根据所述校正量确定各个模拟单元的新的工作状态； 基于所述新的工作状态运行新的仿真实验，以生成新的模拟电磁环境特征数据，完成对模拟电磁环境的动态调控。

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