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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种飞机仿真模型置信度优化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：CN119475567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411501121.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种飞机仿真模型置信度优化方法是由刘哲旭;刘以文;樊智勇;陶庆更;王飞;李姝含设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞机仿真模型置信度优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种飞机仿真模型置信度优化方法，针对飞机仿真模型置信度不高和飞机在线数据传输延迟问题，提出了结合仿真系统、飞机传输数据提高仿真模型置信度和解决数据延迟问题的方法。离线网络修正的仿真输出数据在真实数据上存在特征不足现象，在线网络可以结合延迟的传输真实数据对离线修正结果进行二次修正，所以本发明涉及的方法结合了离线修正网络和在线修正网络两部分。采用随机森林算法和MDA方法对离线网络和在线网络特征进行提取。离线网络采用双向长短期记忆神经网络BiLSTM网络和时间注意力机制对仿真数据误差初步修正；再通过在线算法FTRL对离线修正结果与真实数据的误差进行二次修正。

本发明授权一种飞机仿真模型置信度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种飞机仿真模型置信度优化方法，其特征在于，包括： S1：基于仿真模型与MDA的仿真输入特征评估，评估仿真模型输入特征对待修正仿真输出特征重要性，保留高重要性仿真输入特征； S2：基于随机森林MDA的仿真输出特征评估，通过仿真模型输出特征，计算仿真输出特征对待修正仿真输出特征重要性，保留高重要性输出特征； S3：将高重要性输入特征、高重要性输出特征和待修正仿真输出特征整合为仿真数据强化特征集，将仿真数据强化特征集作为时间注意力机制的双向长短期离线修正网络的输入，并将真实数据与待修正仿真输出数据的差值作为标签，用于训练和测试； S4：采用BiLSTM网络和时间注意力机制算法进行训练，并保存训练好的BiLSTM网络，将训练好的离线网络对误差初步修正，修正后的误差加上待修正仿真结果作为离线修正的最终结果； S5：评估真实数据集中的特征对待修正仿真输出特征重要的真实特征数据，保留为高重要性真实特征集； S6：基于FTRL算法的在线网络训练与修正，将高重要性真实特征集和离线输出最终结果重新构成时间序列，将时间序列作为在线网络FTRL训练输入，待修正特征对应的真实特征数据与离线输出最终结果的差值作为在线训练标签，在线训练的误差加上离线最终结果作为网络优化最终结果。

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