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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于CGAN的小样本数据生成的武器作战效能评估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：CN116108340B 。

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：202310147495.X，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于CGAN的小样本数据生成的武器作战效能评估方法是由方甲永;张文敏;马洪波;周中良;肖友祥设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CGAN的小样本数据生成的武器作战效能评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于CGAN的小样本数据生成的武器作战效能评估方法，该方法包括获取数据集划分为样本集和测试集，以测试集对CMGAN模型进行训练；构建特征数据模型转换网络；构建并训练CMGAN网络模型，包括构建生成器、构建鉴别器和训练CMGAN网络；获取特定条件的虚拟样本集；获取效能评估结果。本发明能够生成有效的武器作战效能评估样本，可以在小样本条件下提高武器作战效能评估准确度。

本发明授权基于CGAN的小样本数据生成的武器作战效能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CGAN的小样本数据生成的武器作战效能评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取影响作战效能的特征数据集并进行数据预处理得到网络输入数据集，选择若干个特征数据作为输入变量，对所述数据集进行最大最小值归一化，将一部分数据样本划分为训练集，剩余部分划分为测试集，以所述训练集对CMGAN模型进行训练； 将所述训练集内的特征数据进行模型转换，获取模型转换后的新数据样本集； 构建并训练CMGAN网络模型，包括构建生成器、构建鉴别器和训练CMGAN网络；CMGAN对抗网络由三部分构成，分别是生成器G，鉴别器D和特征数据模型转换网络； 获取效能评估样本中的稀疏类别，将对应的标签输入生成器，输出符合预设条件的虚拟样本集； 选取深度神经网络以所述虚拟样本集作为网络输入对模型进行训练，完成训练的深度神经网络以所述测试集作为输入得到效能评估结果； 所述将所述训练集内的特征数据进行模型转换，获取模型转换后的新数据样本集具体包括： 构建特征数据模型转换网络，所述特征数据模型转换网络包括一层反卷积层，重构矩阵形状，输出新样本数据； 将所述训练集内的特征数据转为n×n的矩阵形式，n为所述输入变量的特征数据个数，网络训练过程将所述训练集内的特征数据转换为鉴别器输入数据集； 所述构建并训练CMGAN网络模型包括构建生成器、构建鉴别器和训练CMGAN网络，具体包括： 构建所述生成器的6层神经网络，依次为第一反卷积层、连接层、第二反卷积层、第三反卷积层、第四反卷积层和全连接层； 构建所述鉴别器的5层神经网络，依次为第一卷积层、连接层、第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层； 构建CGAN对抗网络，将所述新样本数据和所述鉴别器输入数据集依次输入CGAN对抗网络的判别器，训练判别器，对生成器的参数进行更新，得到阶段性判别器； 将所述训练集中的标签数据和噪声数据作为生成器的输入，用判别器的输出对生成器的参数进行更新，得到阶段性生成器； 对判别器和生成器交替训练，达到训练迭代次数，最终得到训练好的生成器和训练好的判别器。

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