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龙图腾网获悉中国航天科技创新研究院申请的专利基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统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：CN119938523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411939924.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统是由潘海昕;路鹰;任金磊;朱明璇;王慧玲;吴旭;侯志申;吕永泉;李皓月;张辰翰;孟元军;张佳;宋英冬;张骞;郝盛镔设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统，包括因子重要性分析和等效测试场景识别两部分，实现由仿真结果出发分析测评因子权重，智能确定用于生成场景的因子组成，识别出等效的生成场景，达到精简用于测评的仿真场景集的目的。本专利通过精简测试场景，提高了待测智能模型算法在仿真作战场景中的测评效率，增强了仿真效果，提升了测评结果的可解释性与置信度，也提高了智能算法迭代优化的速度。

本发明授权基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法，其特征在于：包括因子重要性分析和等效测试场景识别两部分； 所述因子重要性分析的步骤包括： S1、按照给定的试验因子和因子水平生成仿真试验场景全集S； S2、在全部仿真试验场景下，对待测算法进行仿真推演，得到每个仿真试验场景对应的仿真推演结果，构成待测算法在仿真试验场景全集S下的仿真推演结果集R； S3、以S，R作为待解释数据集，基于可解释性机器学习算法，计算每个试验因子对待测算法所产生仿真推演结果的贡献大小； S4、根据每个试验因子的贡献大小，对仿真试验场景全集S进行优化，减小仿真试验场景的数量； 所述等效测试场景识别的步骤包括： P1、获取给定的试验因子的原始取值范围；针对每个试验因子，在其原始取值范围内，随机生成多个更小取值范围，各个更小取值范围联合即为原始取值范围；将不同试验因子的更小取值范围形成不同的取值范围组合，生成不同的仿真试验场景； P2、在不同取值范围组合生成的仿真场景下，分别对待测算法进行仿真试验，记录仿真推演结果； P3、对仿真推演结果进行统计分析，筛选出每个试验因子的各个更小取值范围中等效的试验因子取值范围；所述统计分析包括：计算每个试验因子及其对应性能指标的统计量以提供数据分布基本信息，并分析试验因子之间以及试验因子与性能指标之间的相关性；筛选方式具体为：a基于对每个试验因子及其对应性能指标的统计分析结果，确定哪些取值属于等效组，将试验因子的取值进行分组；b基于仿真场景试验特性和待测算法功能要求的容差范围，设定一个或多个性能指标变化的阈值，将在阈值范围内变化的试验因子取值认为是等效的；c基于分组结果和阈值设定，确定每个试验因子的等效试验因子取值范围； P4、根据每个试验因子的等效试验因子取值范围，对仿真试验场景进行优化，减小仿真试验场景的数量； 同时使用因子重要性分析和等效测试场景识别两种方式，或使用任一方式，对仿真场景进行优化，减小仿真试验场景的数量。

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