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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于IDW-Kriging的自适应样本增强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：CN119442880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411512895.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于IDW-Kriging的自适应样本增强方法是由武溟暄;葛晓波;张志华;邵晓东设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IDW-Kriging的自适应样本增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IDW‑Kriging的自适应样本增强方法，包括：配置初始参数；对原始样本集中的样本数据进行预处理以降低样本数据的变化程度，获得预处理后的样本集；根据预处理后的样本数据分别获得初始IDW插值曲线和初始Kriging插值曲线；对比初始IDW插值曲线和初始Kriging插值曲线，自动查找大于插值阈值的潜在极值点；在潜在极值点处重新进行仿真，获得新的样本数据补充样本集，对新的样本数据进行预处理；根据更新后的样本集重新获得IDW插值曲线和Kriging插值曲线；判断是否达到最大迭代次数，若否，则执行上述步骤，若是，则保存Kriging插值曲线作为增强后的样本集合。本发明可以自适应找到潜在极值点，实现样本自适应构建，无需根据经验判断来调整数值模拟密度。

本发明授权一种基于IDW-Kriging的自适应样本增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IDW-Kriging的自适应样本增强方法，其特征在于，包括： S1：配置初始参数，所述初始参数包括克里金参数、IDW插值平滑参数、采样间隔、IDW插值方法和Kriging插值方法的差值阈值和最大迭代次数； S2：对原始样本集中的样本数据进行预处理以降低样本数据的变化程度，获得预处理后的样本集； S3：根据所述预处理后的样本集分别获得初始IDW插值曲线和初始Kriging插值曲线； S4：对比所述初始IDW插值曲线和所述初始Kriging插值曲线，获得大于所述差值阈值的潜在极值点； S5：在所述潜在极值点处重新进行仿真，获得新的样本数据以补充样本集，并对所述新的样本数据进行预处理，获得更新后的样本集； S6：根据所述更新后的样本集重新获得IDW插值曲线和Kriging插值曲线； S7：判断是否达到最大迭代次数，若否，则执行步骤S4，若是，则保存所述Kriging插值曲线作为增强后的样本集合； 所述S2包括： S2.1：根据实际测量或仿真的方法获得多个原始样本数据，组成原始样本集，所述原始样本集中的原始样本数据包括角域样本点或频域样本点，其中，所述角域样本点的输入数据为入射角度，输出数据为RCS值，所述频域样本点的输入数据为频率，输出数据为RCS值； S2.2：对所述原始样本数据中的角域样本点或频域样本点的RCS值进行数据平移，定义新的RCS值，使得数据平移后每个角域样本点或频域样本点的RCS值均处于区间，其中，为所述原始样本数据中的角域样本点或频域样本点的RCS值； S2.3：使用log函数对进行数据转换，转换公式为： ， 其中，表示数据转换后每个角域样本点或频域样本点的RCS值，即预处理后的RCS值。

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