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龙图腾网获悉中国航空无线电电子研究所申请的专利一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置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：CN116595411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310437367.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置是由裘旭益;庞诺言;孙邱鹏;袁伟伟;袁斐然;李可;杨曦中设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置，属于智能识别技术领域，该方法先基于构造飞机的飞行特征，采用机动单元窗口对完整的机动进行划分得到机动单元，并提取机动单元的时序特征；基于机动单元的时序特征采用集成学习模型CatBoost对机动单元进行识别，集成学习模型CatBoost的参数进行调整，得到初始集成学习模型CatBoost；对初始集成学习模型CatBoost所使用的时序特征进行贡献度评估，再通过贡献度评估结果进行降维以获得初始集成学习模型CatBoost对应的轻量级模型；基于轻量级模型以及机动窗口进行实时机动识别。本发明的算法实时性和算法可解释性能够满足实际要求。

本发明授权一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于早期时间序列分类的实时机动识别方法，其特征在于，包括： 基于构造飞机的飞行特征，采用机动单元窗口对完整的机动进行划分得到机动单元，并提取机动单元的时序特征； 基于机动单元的时序特征采用集成学习模型CatBoost对机动单元进行识别，集成学习模型CatBoost的参数进行调整，得到初始集成学习模型CatBoost； 对初始集成学习模型CatBoost所使用的时序特征进行贡献度评估，再通过贡献度评估结果进行降维以获得初始集成学习模型CatBoost对应的轻量级模型； 基于轻量级模型以及机动窗口进行实时机动识别：结合机动窗口和机动单元识别结果进行完整机动识别：当连续多个机动单元识别结果一致时，确定该完整的机动类型为机动单元的类型，具体为： 将完整的机动通过时间窗口划分为大小相同的机动单元，并提取机动单元中的时序关系，再利用集成学习模型CatBoost对机动单元进行识别；利用可解释算法库Shap，对集成学习模型CatBoost所使用的特征进行贡献度评估，再通过特征贡献度进行降维获得轻量级模型，使机动识别具有可解释性；对机动单元识别结果再加窗，只有当连续多个机动单元识别结果一致时，才认为该完整机动类型为机动单元类型。

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