基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统技术方案

基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统，包括：生成多个第一作战案例样本；根据预设作战态势知识库生成所述第一作战案例样本中的作战态势；根据预设作战意图知识库生成所述第一作战案例样本中的作战意图；根据预设作战决策知识库生成所述第一作战案例样本中的作战决策；从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。上述方法和系统通过作战案例样本自动生成，解决了作战案例样本少无法进行有效辅助决策的问题，提高了作战辅助决策的能力，提高了作战机器人的主观能动性和智能性。

【技术实现步骤摘要】
基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统
本专利技术涉及信息
，特别是涉及一种基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统。
技术介绍
知识库是人工智能中的重要技术之一，知识库可以辅助人类进行决策。辨证法分为思辨阶段、实证阶段、思辨和实证的统一阶段。实证阶段是对思辨阶段的结果进行检验。思辨和实证的统一阶段其实就是对经过实证阶段检验和筛选的思辨阶段的成果进行实践的阶段。教学法中的常用教学阶段包括自学阶段、教学阶段、考试阶段。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：已有作战机器人只是将事先编写好的程序安装进机器人，而没有把机器人当成人一样去教育，也缺乏辩证哲学思想，从而使得机器人在实际战争中缺乏类似人的主观能动性和客观辩证性。已有基于人工智能的作战机器人都需要大量案例学习来实现智能，但实际上作战案例的样本数量严重不足，因为和平时期实战和作战演习都很少，而且作战演示成本也高，所以无法得到大量的作战案例样本，可是很多人工智能算法都依赖于大量的案例样本才能实现有效的效果，这使得作战机器人难以发挥人工智能的作用和优势。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
基于此，有必要针对现有技术中作战技术的缺陷或不足，提供基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统，以解决现有技术中作战案例样本不足、人工智能应用受限的缺点。第一方面，本专利技术实施例提供一种作战方法，所述方法包括：样本生成步骤：生成多个第一作战案例样本；样本筛选步骤：从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。优选地，所述作战案例样本包括作战态势、作战意图、作战决策。优选地，所述样本生成步骤具体包括：态势生成步骤：根据预设作战态势知识库生成所述第一作战案例样本中的作战态势；意图生成步骤：根据预设作战意图知识库生成所述第一作战案例样本中的作战意图；决策生成步骤：根据预设作战决策知识库生成所述第一作战案例样本中的作战决策；所述样本筛选步骤具体包括：作战模拟步骤：模拟执行所述第一作战案例样本中的作战态势下所述第一作战案例样本中的作战决策，得到作战结果；结果匹配步骤：计算所述作战结果与所述第一作战案例样本中的所述作战意图的匹配度；匹配判断步骤：判断所述匹配度是否大于预设阈值：是，则将所述作战态势、所述作战意图、所述作战决策作为多个第二作战案例样本。优选地，在所述样本筛选步骤之后还包括：样本验证步骤：筛选出作战结果与作战意图的匹配度大于预设阈值的多个真实作战案例样本对多个所述第二作战案例样本进行验证；验证判断步骤：判断所述验证是否通过：是，则将多个所述第二作战案例样本和所述多个真实作战案例样本，作为多个第三作战案例样本；否，则转到样本生成步骤继续执行。优选地，在所述验证判断步骤之后还包括：决策生成步骤：根据作战态势、作战意图从多个所述第三作战案例样本中匹配得到作战决策；样本优化步骤：在所述作战决策产生作战结果之后，获取所述作战结果，计算所述作战结果与所述作战意图的匹配度，判断匹配度是否大于预设阈值：否，则回到样本生成步骤继续执行。第二方面，本专利技术实施例提供一种作战系统，所述系统包括：样本生成模块：生成多个第一作战案例样本；所述作战案例样本包括作战态势、作战意图、作战决策；样本筛选模块：从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。优选地，所述样本生成模块具体包括：态势生成模块：根据预设作战态势知识库生成所述第一作战案例样本中的作战态势；意图生成模块：根据预设作战意图知识库生成所述第一作战案例样本中的作战意图；决策生成模块：根据预设作战决策知识库生成所述第一作战案例样本中的作战决策；所述样本筛选模块具体包括：作战模拟模块：模拟执行所述第一作战案例样本中的作战态势下所述第一作战案例样本中的作战决策，得到作战结果；结果匹配模块：计算所述作战结果与所述第一作战案例样本中的所述作战意图的匹配度；匹配判断模块：判断所述匹配度是否大于预设阈值：是，则将所述作战态势、所述作战意图、所述作战决策作为多个第二作战案例样本。优选地，所述系统还包括：样本验证模块：筛选出作战结果与作战意图的匹配度大于预设阈值的多个真实作战案例样本对多个所述第二作战案例样本进行验证；验证判断模块：判断所述验证是否通过：是，则将多个所述第二作战案例样本和所述多个真实作战案例样本，作为多个第三作战案例样本；否，则转到样本生成模块继续执行。优选地，所述系统还包括：决策生成模块：根据作战态势、作战意图从多个所述第三作战案例样本中匹配得到作战决策；样本优化模块：在所述作战决策产生作战结果之后，获取所述作战结果，计算所述作战结果与所述作战意图的匹配度，判断匹配度是否大于预设阈值：否，则回到样本生成步骤继续执行。第三方面，本专利技术实施例提供一种机器人系统，所述机器人中分别配置有如第二方面所述的作战系统。本专利技术实施例的有益效果：一种基于知识库的人工智能作战方法和机器人系统，包括：生成多个第一作战案例样本；根据预设作战态势知识库生成所述第一作战案例样本中的作战态势；根据预设作战意图知识库生成所述第一作战案例样本中的作战意图；根据预设作战决策知识库生成所述第一作战案例样本中的作战决策；从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。把机器人当成人一样去教育，从而使得机器人在实际战争中具备类似人的主观能动性。通过(自学阶段、思辩阶段)构建生成多个作战案例样本(优选地，作战案例样本存储在作战案例知识库中)，然后通过(教学阶段、实证阶段)真实作战案例来对多个所述作战案例样本进行测试和改进，最后通过(考试阶段、统一阶段)实战或演习来检验和进一步改进多个所述作战案例样本。整个过程和教学过程一样，同时也是辩证发展的过程，这种组合拳，具备了在某个阶段单一使用知识库不可能具备的效果，使得所需的多个所述作战案例样本不再只依赖于真实作战案例的样本，而是可以无真实样本的情况下生成样本，然后基于真实作战案例的样本进行测试和改进。上述方法和系统通过作战案例样本自动生成，解决了作战案例样本少导致无法进行有效辅助决策的问题，提高了作战辅助决策的能力，提高了作战机器人的主观能动性和智能性。附图说明图1为本专利技术的实施例1提供的作战方法的流程图；图2为本专利技术的实施例2提供的作战方法的样本生成步骤的流程图；图3为本专利技术的实施例2提供的作战方法的样本筛选步骤的流程图；图4为本专利技术的实施例3提供的作战方法的流程图；图5为本专利技术的实施例4提供的作战方法的流程图；图6为本专利技术的实施例5提供的作战系统的原理框图；图7为本专利技术的实施例6提供的作战系统的样本生成模块的原理框图；图8为本专利技术的实施例6提供的作战系统的样本筛选模块的原理框图；图9为本专利技术的实施例7提供的作战系统的原理框图；图10为本专利技术的实施例8提供的作战系统的原理框图。具体实施方式下面结合本专利技术实施方式，对本专利技术实施例中的技术方案进行详细地描述。实施例1提供一种作战方法，如图1所示，所述方法包括步骤S110至步骤S120。步骤S110至步骤S120：通过自学习产生作战案例知识库。在作战思辨阶段，让机器人进行作战态势和作战意图的理解，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种作战方法，其特征在于，所述方法包括：样本生成步骤：生成多个第一作战案例样本；样本筛选步骤：从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。

【技术特征摘要】
1.一种作战方法，其特征在于，所述方法包括：样本生成步骤：生成多个第一作战案例样本；样本筛选步骤：从多个所述第一作战案例样本中筛选出多个符合预设条件的所述第一作战案例样本，作为多个第二作战案例样本。2.根据权利要求1所述的作战方法，其特征在于，所述作战案例样本包括作战态势、作战意图、作战决策。3.根据权利要求1所述的作战方法，其特征在于，所述样本生成步骤具体包括：态势生成步骤：根据预设作战态势知识库生成所述第一作战案例样本中的作战态势；意图生成步骤：根据预设作战意图知识库生成所述第一作战案例样本中的作战意图；决策生成步骤：根据预设作战决策知识库生成所述第一作战案例样本中的作战决策；所述样本筛选步骤具体包括：作战模拟步骤：模拟执行所述第一作战案例样本中的作战态势下所述第一作战案例样本中的作战决策，得到作战结果；结果匹配步骤：计算所述作战结果与所述第一作战案例样本中的所述作战意图的匹配度；匹配判断步骤：判断所述匹配度是否大于预设阈值：是，则将所述作战态势、所述作战意图、所述作战决策作为多个第二作战案例样本。4.根据权利要求1或3所述的作战方法，其特征在于，在所述样本筛选步骤之后还包括：样本验证步骤：筛选出作战结果与作战意图的匹配度大于预设阈值的多个真实作战案例样本对多个所述第二作战案例样本进行验证；验证判断步骤：判断所述验证是否通过：是，则将多个所述第二作战案例样本和所述多个真实作战案例样本，作为多个第三作战案例样本；否，则转到样本生成步骤继续执行。5.根据权利要求4所述的作战方法，其特征在于，在所述验证判断步骤之后还包括：决策生成步骤：根据作战态势、作战意图从多个所述第三作战案例样本中匹配得到作战决策；样本优化步骤：在所述作战决策产生作战结果之后，获取所述作战结果，计算所述作战结果与所述作战意图的匹配度，判断匹配度是否大于预设阈值：否，则回到样本生成步骤继续执行。6.一种作...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱定局，
申请(专利权)人：大国创新智能科技东莞有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44