针对战场中空中目标航迹动态性、时序变化性及意图多样的特性，提出一种基于端到端类属属性学习的识别方法，作为智能多意图识别模型的基本框架。融合目标航迹中的时序特征及属性特点，通过压缩及修正预处理统一输入编码信息，封装专家的知识经验为标签，学习指挥员战时情况判断的思维方式，消除其隐蔽性、欺骗性和对抗性所带来的干扰因素，得出特定目标的复杂战术意图。通过仿真实验，采用常用多分类评价体系分析端到端训练方式对结果的影响，以及与相关方法的对比分析表明，所提算法针对多意图识别更具有效性和参考价值，可用于支撑作战筹划系统建立非合作目标与保卫要地的关联关系。
