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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面向复杂仿真系统的校验级联失效预警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：CN121711265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610202978.9，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权面向复杂仿真系统的校验级联失效预警方法及装置是由贾春波;王柄霖;董洁;刘剑;孙建国;刘隆波;刘朕明;陈旭光;王硕设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂仿真系统的校验级联失效预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向复杂仿真系统的校验级联失效预警方法及装置。所述方法包括：根据复杂仿真系统的多种校验任务构建多层校验网络。根据多层校验网络将每个校验任务划分为若干个连续的时间片，每个时间片对应一次完整的复杂仿真系统的运行与指标采集过程。计算多层校验网络的节点之间的状态转移概率，以使采用贝叶斯网络获取多层校验网络中校验节点状态的失效概率。对关键传播路径上校验节点之间的联合状态进行失效评估，得到联合失效概率。根据失效概率、联合失效概率构建三级预警机制，以通过优化评估算法进行预警状态样本迭代学习，生成级联失效预警方案。采用本方法能够能够提高复杂仿真系统的校验效率与自适应性。

本发明授权面向复杂仿真系统的校验级联失效预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂仿真系统的校验级联失效预警方法，其特征在于，所述方法包括： 根据复杂仿真系统的多种校验任务构建多层校验网络； 根据所述多层校验网络将每个所述校验任务划分为若干个连续的时间片，每个所述时间片对应一次完整的所述复杂仿真系统的运行与指标采集过程； 计算所述多层校验网络的节点之间的状态转移概率，以使采用贝叶斯网络获取所述多层校验网络中校验节点状态的失效概率； 对关键传播路径上所述校验节点之间的联合状态进行失效评估，得到联合失效概率； 根据所述失效概率、所述联合失效概率构建三级预警机制，以通过优化评估算法进行预警状态样本迭代学习，生成级联失效预警方案； 所述三级预警机制包括：节点级预警、路径级预警以及系统级预警； 当存在某一校验节点的失效概率超过预设阈值，且所述校验节点对应的误差指标成上升趋势时，则触发所述节点级预警： 其中，为误差强度归一化函数，为失效概率预设阈值，为第个校验节点当前第个校验周期的校验环节指标，为第个校验节点当前第个校验周期的校验环节指标，为误差指标的最小变化量； 根据所述多层校验网络中的传播强度权重与各校验节点的失效概率，计算所述关键传播路径的累积风险值： 其中，为关键传播路径的累积风险值，为第个校验节点与第个校验节点之间的传播强度权重，为第k个校验节点在时间片的状态变量；当所述累积风险值超过路径级阈值是，判定当前关键传播路径存在高风险级失效情况，触发所述路径级预警，并标识为高风险的误差传导通道； 通过加权聚合所有校验节点的失效概率，生成系统失稳指数： 其中，为系统失稳指数，为第个校验节点的传播强度权重；当所述系统失稳指数超过系统级阈值时，触发所述系统级预警，并启动紧急干预流程； 将触发所述节点级预警、所述路径级预警及所述系统级预警对应的所有校验节点的状态变量作为预警状态样本，通过优化评估算法进行所述预警状态样本迭代学习，生成级联失效预警方案。

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