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运用数据发掘和机器学习树立联合作战系统效能点评模型
发布时间:2022-11-30 04:35:42

  跟着武器配备信息化进程不断推动,面临联合作战、跨域作战等杂乱作战环境下系统对立的使命需求,最大极限有利地势用好散布在不同区域的信息、火力渠道以及跨军种作战资源是联合取胜的关键所在。

  本文针对杂乱作战环境下的系统对立问题,对联合作战布景下的系统效能点评办法进行了整理,论述了联合作战系统效能点评的重要意义。总结了点评办法的研讨现状和典型办法,阐明晰其优缺点;概括了现有办法存在的问题及应战,提出了未来或许的展开方向。

  因为系统组成杂乱、各种影响要素交错,作战环境的杂乱性、多样性、瞬变性和难以猜测性等对系统建造和点评带来了极大的困难。

  对现有的各种系统效能点评办法进行整理与总结,剖析各办法的优缺点以及在系统效能点评中的详细运用,进而为系统效能点评战略的挑选和规划供给根据非常必要。

  解析法在武器配备系统效能点评中的运用非常广泛,该办法经过树立效能方针与影响要素之间的函数联系,并运用数学办法或许运筹学理论对效能方程进行求解,得到点评方针的定量解。

  Lanchester从运用冷兵器和枪炮作战的不同特色动身,树立了相应的微分方程组,提醒了交兵进程中两边战役单位数改动对战役结局影响的定量联系。

  当时对兰彻斯特法的研讨大都会集在:对兰彻斯特模型做相应的修正或弥补;结合典型作战运用添加相应的效能影响要素;结合其他点评办法联合运用。

  ADC模型是一种系统效能方针核算模型,将决议武器系统效能的要素分为可用性A、可信性D和固有才能C,并以这3要素乘积作为单一效能衡量,而获取这3项要素是ADC办法的运用难点。

  SEA办法仅供给系统效能剖析的办法进程,实践的系统效能建模需根据详细的系统、环境和使命进行剖析。

  难点和创造性作业会集在挑选与系统使命靠近的功用衡量、树立契合系统运转规矩的系统映射、核算多维功用衡量的系统效能方针3个方面。

  指数法根据武器配备的功用方针、方针特性、战场环境和实战运用经历,树立定量断定模型,剖析和归纳系统的各种才能,然后取得单一指数衡量,点评战役伤亡和武器配备毁伤效果、猜测战役效果。

  指数法本质上是一种“等效”办法,模型的精确性取决于运用人员的作战经历和剖析才能,关于作战中的随机要素衡量较少。

  信息熵点评法运用信息熵衡量系统的有序程度,经过概率散布中的均匀信息量描绘系统的不确定性,可以充分考虑作战进程中的随机要素和不确定性,适用于多方针多方针系统的归纳点评。

  专家点评法是在定量和定性剖析的根底上,以打分等办法作出定量点评,其效果具有数理核算特性,最大长处是可以在缺少满足核算数据和原始材料的情况下做出定量估量。

  专家点评法的精确程度首要取决于专家的履历经历以及常识的广度和深度,运用简略、直观性强,但其理论性和系统性尚有短缺。

  根据专家点评的系统效能点评办法可细分为层次剖析法(AHP)、含糊归纳点评以及集体多特色决议计划办法等,其间层次剖析法是最为典型也是当时运用最为广泛的一种专家点评办法。

  层次剖析法将点评思维进程数学化,经过将杂乱问题分解为若干层次和若干要素,并在同一层次的各要素之间进行比较、判别和核算,得出不同计划的重要度排序,然后为系统效能点评供给决议计划根据。

  层次剖析法缺点在于,构建的层次结构模型无法对层次内部的其他联系进行描绘,在联合作战场景中会影响系统效能点评的终究效果。

  网络层次剖析法是对传统层次剖析法的改进和拓宽,首要处理层次内部元素间的彼此效果以及基层元素对上层元素的反应影响问题。

  作战模仿法的本质是以核算机作战模仿模型为实验手法,经过在给定数值条件下运转模型来进行作战仿实在验,依托模型的仿真效果来点评作战效能。

  该办法特别适合于武器系统或作战计划作战效能方针的猜测点评,现在首要包含蒙特卡洛法和根据AAR的作战模仿办法。

  蒙特卡洛法是一种根据核算实验的点评办法,原理是经过随机数生成来模仿作战进程中的随机要素,再运用与待解问题具有相同概率的算法进行实验,剖析实验效果后得到作战举动情况的改动和随机要素对作战进程展开的影响,继而点评其对系统效能发生的影响。

  但因为是经过对已选好的随机种子编写逻辑算法生成模仿随机数,蒙特卡洛法得到的随机数不或许彻底随机。

  典型的作战模仿剖析模型有ATCAL模型、THUNDER模型、TACWAR模型、JICM模型以及JAS模型等。

  作战模仿法的点评效果依赖于有用的根底数据和原始材料的数量,其仿真模型的树立杂乱,构建进程直接影响点评进程;

  实践的作战环境杂乱多变,搅扰环境带来的不确定性直接影响仿真精度,其仿真效果的可信度难以校验;

  根据仿真的系统点评办法运用建模仿真技能结构系统点评仿实在验环境,经过对仿真效果数据的归纳剖析来点评系统效能。

  在缺少根底数据的前提下,可经过事前设定好的对立原则对系统效能进行对立点评,终究结合对立仿真给出习惯于联合作战的系统效能点评效果。

  实践运用中可经过已有根底数据进行作战配备或小规划系统的作战模仿,从中发现系统演化规矩及模型,然后进行仿真对立推演,因而该办法可视为作战模仿法的拓宽和扩大。

  探究性剖析办法是剖析参数不确定性和结构不确定性问题的有用办法,在对系统进行全体知道的根底上,全面考虑各种要素的影响,然后给出不确定条件下可以到达的作战效果。

  根据探究性剖析的系统建模仿真,首先应清晰研讨决议计划方针、理清相关要素、结构探究要素集、经过对问题的定性剖析,得出探究因子间的追溯影响联系,理出探究要素的解说层级。

  再次,根据探究因子间的解说层级,逐层获取中心变量探究要素的探究规划,在确保探究进程逻辑合理性的一起,优化探究求解的进程。

  ABMS办法经过多智能体行为、彼此联系、智能体与环境的交互联系来描绘杂乱系统行为,被认为是研讨杂乱系统最具生机的仿真办法。

  该办法可以经过对Agent的行为及其之间的彼此联系、Agent与环境的交互联系等进行描写,来描绘杂乱系统的行为,为杂乱系统的剖析点评供给有用的支撑。

  当时,选用ABMS办法展开武器配备系统仿真点评仍处于探究研讨中,对根据ABMS的系统效能仿真开发和运用进程也不一致。

  SD办法是用于研讨系统动态行为的一种核算机仿真技能,归纳运用相关理论和办法树立系统动力学模型,以电子核算机为东西进行仿实在验,取得的信息被用来剖析和研讨系统的结构和行为,为正确决议计划供给科学根据。

  系统动力学作为一种仿真技能具有以下特色:可以包容很多变量;描绘清楚,模型具有很好的透明性;模型可以重复运转;系统动力学能做定量剖析。

  支撑向量机(SVM)回归机模型可以处理武器配备系统效能点评中数据少、非线性和模型维数高级问题,具有拟合精度高、练习时间短、挑选参数少、泛化才能好等优势,此外具有自习惯功用,有利于弱化人为要素。

  在求解最优分类超平面所对应的二次规划问题时,赏罚因子是决议SVM学习才能和经历危险和谐度的一个关键要素。

  凭仗相应的数学东西,PETRI网能在各种笼统级别上描绘系统,具有比较完善的结构剖析办法和技能,便利对PETRI网模型进行静态的结构剖析和动态的行为剖析。

  数据发掘办法运用海量数据作为点评根据,对影响要素和系统效能方针之间的联系进行探究性剖析或验证,一方面保存值得重视的影响要素,另一方面也有助于发现被忽视的隐含要素或要素之间的穿插效果。

  经过对大数据的继续运用,数据发掘办法可得到不断细化配备的效能点评模型,但现在该办法仍处于探究阶段,实践典范不多。

  博弈论被广泛运用于雷达系统的抗搅扰功用点评中,近期也已被用于通讯配备电子防护系统和测控系统的作战效能点评中。

  解析法运用简略、核算高效,但只能处理比较清晰、简略、便于笼统的问题,常用于对作战系统的静态才能进行点评,有时也作为其他模型的子模型用于动态才能点评。

  以层次剖析法为代表的专家点评法对作战系统的要求不高,操作完成比较简单、直观性强,可以得到效能方针的点评值,展现配备功用、作战规矩等要素对效能方针的影响。但该办法在系统效能点评中的精确性与适用性易遭到约束。

  作战模仿法直观、实在、说服力强,可以完成大规划作战问题的研讨剖析,可以经过改动作战模仿的条件,调查剖析联合作战系统在不同作战条件下的作战情况和效果,并剖析作战系统的问题。可是该办法完成比较杂乱,建造周期长,对作战模型和作战数据的要求也相对较高。

  根据仿真的系统效能点评法可视为作战模仿法的拓宽和扩大,可以更有用地完成和剖析大规划、杂乱的联合作战系统的系统效能点评作业,取得更高的剖析才能,从更高层的系统观解说系统中每个独立系统之间的功用和交互联系。可是,该办法对核算机仿真渠道的要求也更高,完成相对困难。

  新式的点评办法在非线性、不确定系统中的运用具有较显着的优势,可是因为缺少实践数据、可解说性较差,约束了这些办法的运用。

  联合作战布景下的系统效能点评一直是配备证明、系统规划以及作战指挥中需求处理的核心问题之一,对配备建造与展开、作战指挥与决议计划具有重要影响。

  一次典型作战使命或许需求和谐多域作战资源,跟着作战规划以及使命杂乱性的提高,系统交联联系杂乱、彼此约束多、彼此影响大,导致联合作战系统树立困难。

  一起,现在大多数系统效能点评办法都是简化杂乱系统的要素,一起树立在必定假定的根底上或许将杂乱作战系统人为分解成若干子系统,与实践作战运用仍存在较大距离。

  在联合作战布景下,情报的获取、要素间的交融等要素都要归入系统点评方针,每个要素都要结合作战场景构建对应点评方针集,树立全面客观的系统点评方针系统是首要问题;

  传统点评办法得到的效能点评效果具有主观性和不确定性,机器学习办法在必定程度上改进了这部分问题,但研讨还处于起步阶段;

  传统的模型结构难以对方针间的相关以及方针和效能间的联系精确描绘,而跟着系统杂乱度的添加,作战模仿法树立仿真模型的难度也直线上升,有必要树立合理的杂乱系统效能点评模型,得到可信的点评效果。

  在联合作战布景下,不只需求考虑单个配备效能,情报数据的获取、多个配备间的协平等要素的效能都要归入系统点评方针加以研讨,每个要素都要结合作战场景构建对应点评方针集。

  经历驱动的传统点评办法由专家凭仗经历和常识给出点评方针值,得到的效能点评效果具有激烈的主观性和不确定性。

  系统点评的关键在于所树立的模型是否可以描绘系统改动规矩,怎样树立合理的杂乱系统效能点评模型,得到可信的点评效果是有必要处理的问题。

  运用数据发掘和机器学习等新技能剖析点评方针和作战效能之间的杂乱联系,树立有用的联合作战系统效能点评模型,是未来值得研讨的方向。

  关于系统效能点评办法的研讨逐步向模仿仿真过渡,一起确定性核算向不确定推理过渡,此外将传统办法与新式点评办法进行组合使传统办法具有习惯杂乱系统的才能也是系统效能点评办法的一个重要展开方向。

  论文全文宣布于《科技导报》2022年第4期,原标题为《联合作战布景下的系统效能点评办法》,本文有删减,欢迎订阅检查。

  《科技导报》创刊于1980年,中国科协学术会刊,首要刊登科学前沿和技能热门范畴突破性的效果报导、权威性的科学谈论、引领性的高端总述,宣布促进经济社会展开、完善科技管理、优化科研环境、培养科学文化、促进科技创新和科技效果转化的决议计划咨询主张。常设栏目有院士卷首语、智库观念、科技谈论、热门专题、总述、论文、学术聚集、科学人文等。

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