大数据驱动的辅助多装备系统体系结构模型构建的方法技术方案

本发明专利技术提供了一种大数据驱动的辅助多装备系统体系结构模型构建的方法，并基于大数据技术利用历史推荐以及辅助设计的方法来提高多装备系统体系结构设计时的设计效率，节约设计成本；与传统的体系结构模型的设计过程相比，本发明专利技术并不是直接根据使命任务输出体系结构模型，而是以大数据驱动结合历史体系结构模型先找出最为相似的体系结构模型，本发明专利技术采用复合距离度量方法来判断使命任务的相似性，再判断是否满足使命任务要求，满足要求的情况下，直接输出历史体系结构模型，不满足要求的情况下，采用决策树算法与产生式规则构建决策树直接向设计人员提供能够参考的参数值，更有效的辅助设计人员构建体系结构模型。

A Method of Building Architecture Model of Aided Multi-Equipment System Driven by Large Data

The invention provides a method of building an auxiliary multi-equipment system architecture model driven by large data, and improves the design efficiency and saves the design cost of multi-equipment system architecture design by using historical recommendation and assistant design methods based on large data technology. Compared with the design process of traditional system architecture model, the invention is not directly based on mission tasks. Output architecture model is to find the most similar architecture model by big data driving combined with historical architecture model. The method of compound distance measurement is used to judge the similarity of mission tasks, and then to judge whether the mission mission requirements are met. When the requirements are met, the historical architecture model is output directly, and when the requirements are not met, the decision is adopted. Decision tree algorithm and production rule construction decision tree directly provide designers with reference parameters, and more effectively assist designers in building architecture model.

【技术实现步骤摘要】
大数据驱动的辅助多装备系统体系结构模型构建的方法
本专利技术属于多装备系统设计
，具体涉及一种大数据驱动的辅助多装备系统体系结构模型构建的方法。
技术介绍
在多装备系统中，体系结构是组件和组件、装备和装备之间关系的结构，是管理它们的设计和与时演进的原则与指导方针。体系结构是大型系统设计、分析和评估的依据，是系统集成和组件系统间信息、知识交互和系统互通互操作的基础和标准，体系结构为新系统的开发提供标准框架，防止各自为战的“烟囱式”建设，系统资源得到组合和重用，最大限度的发挥系统效能。因此，体系结构设计成为系统顶层设计的关键，是系统体系建设的基础，如何利用科学的体系结构设计方法进行系统体系结构设计就显得尤为重要了。在多装备系统的体系结构设计的过程中，使命任务是一项极为重要的设计输入，使命任务描述结构复杂、维度高，使命任务的千差万别导致其对设计对象中的各个指标的影响各不相同。设计对象的输入数据呈现多源异构、维度高、时效性强等特点，设计对象自身涉及到的指标数据维度极高，其中主要指标难以凸显，指标之间关联关系错综复杂，最终对设计结果的评价指标也难以衡量。在设计速度和可靠性等多重要求下，面对如此大量的复杂的设计数据、主要设计指标以及评价指标，因此支持体系结构的设计，提升体系结构设计效率是十分有必要的。多装备系统体系结构设计过程十分复杂，对设计过程难以深入分析，数据间复杂的关联性，数据海量且分散，操作人员只能对系统功能框架内的数据进行观察，无法通过利用集群进行性能提升和数据处理。仅仅凭借传统的方法与技术，已经无法满足系统综合设计处理海量大数据及设计的需求。专利技术内容有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种大数据驱动的辅助多装备系统体系结构模型构建的方法，可以提高多装备系统体系结构设计效率，有效的辅助设计人员构建体系结构模型。辅助多装备系统体系结构模型构建的方法，包括如下步骤：步骤1、针对给定的新的使命任务，首先计算新的使命任务与所有历史使命任务的相似度，找到相似度最大的历史使命任务对应的体系结构模型；然后判断该历史使命任务对应的体系结构模型的能力指标是否能够满足新的使命任务要求：如果满足，输出该体系结构模型；如果不满足，执行步骤2；步骤2、判断步骤1中找到的所述体系结构模型的装备属性还是装备数量不满足要求：当装备属性达不到要求时，直接在装备库中查看是否有满足要求的装备：如果有，则添加到所述体系结构模型中，并输出；如果没有，执行步骤3；当装备数量达不到要求时，判断直接增加装备数量是否能达到使命任务要求，如果能，则添加到所述体系结构模型中，并输出；如果不能，执行步骤3；步骤3、利用决策树算法设计新的体系结构模型，具体为：a、根据大数据系统的数据库中已有的历史体系结构模型，提取出体系结构模型中各能力指标的取值，包括使命任务、体系能力、作战节点、作战活动、装备系统以及能力指标参数的取值；b.判断历史体系结构模型的数量是否达到设定阈值：如果达到，从上到下顺次以能力指标中使命任务、体系能力、作战节点、作战活动和装备系统作为各级节点，确定上一级节点对应于下一级节点划分方式，由此建立出与使命任务数量一致的决策树结构；c.当历史体系结构模型的数据量小于所述设定阈值，采用产生式规则生成历史体系结构模型数据，使得生成的体系结构模型和已有的体系结构模型数量和值达到所述设定阈值；然后采用本步骤中b的方法构建决策树结构；d.针对建立的各个决策树结构，找到与新的使命任务结构最相近的一条或多条分支，针对各分支中不满足要求的能力指标，在同一个决策树的同一级节点中找到满足要求的能力指标，将其取值推荐给设计人员，完成新的体系结构模型构建。较佳的，所述步骤1中计算相似度的具体方法为：首先确定使命任务的需要考虑的能力指标以及各能力指标下的分指标；然后确定新的任务使命与历史任务使命的各分指标特征值，根据同属一个能力指标的各分指标的特征值，计算新的任务使命与历史任务使命各能力指标之间的距离：其中，当分指标为数值型时，根据各分指标的特征值，采用欧式距离计算能力指标距离；当分指标为文字型时，根据各分指标的特征值采用余弦距离计算能力指标距离；当分指标为空间约束、时间约束、力量运用约束时，各分指标的特征值采用Jaccard距离计算能力指标距离；对每个能力指标距离进行赋权，最后利用加权求和方法获得新的任务使命与历史任务使命之间的复合距离，并根据该复合距离确定新的任务使命与历史任务使命的相似度。较佳的，任务使命的指标包括：作战环境，分指标为对抗环境、自然环境、诱发环境；约束条件，分指标包括空间约束、时间约束、力量运用约束；作战对象，分指标为航天器目标、弹道导弹目标、临近空间目标、空气动力目标；作战任务，分指标为预警监视、防空、远程对空打击；以及空间约束、时间约束和力量运用约束。较佳的，根据信息增益率作为上一级节点对应于下一级节点划分方式的依据。本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提供了一种大数据驱动的辅助多装备系统体系结构模型构建的方法，并基于大数据技术利用历史推荐以及辅助设计的方法来提高多装备系统体系结构设计时的设计效率，节约设计成本；与传统的体系结构模型的设计过程相比，本专利技术并不是直接根据使命任务输出体系结构模型，而是以大数据驱动结合历史体系结构模型先找出最为相似的体系结构模型，本专利技术采用复合距离度量方法来判断使命任务的相似性，再判断是否满足使命任务要求，满足要求的情况下，直接输出历史体系结构模型，不满足要求的情况下，采用决策树算法与产生式规则构建决策树直接向设计人员提供能够参考的参数值，更有效的辅助设计人员构建体系结构模型。附图说明图1为本专利技术中基于使命任务距离度量的推荐方法图；图2为本专利技术中辅助体系结构模型输出的逻辑图；图3为本专利技术中利用产生式规则以及决策树算法辅助体系结构模型输出支持图。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。大量的数据本身并没有实际意义，只有针对特定的应用分析这些数据，使之转化成有用的结果，海量的数据才能发挥作用。数据是广泛可用的，所缺乏的是从数据中提取知识的能力。而大数据的重要应用就是利用海量的数据，通过运算分析事物的相关性，进而预测事物的发展。面对复杂的高维数据，大数据相关技术的表现比传统方法优秀得多。在大数据驱动的可行性分析得到保证之后，本专利技术辅助体系结构模型构建方法步骤如下：一，体系结构设计中的历史推荐。以新的使命任务作为输入，计算新使命任务与历史使命任务之间的相似距离并利用复合距离度量方法寻找与新使命任务最相近的历史体系结构模型，输出与新使命任务最相关的历史体系结构模型，如果输出的历史体系结构模型满足使命任务要求，则可以直接给用户输出体系结构模型，若不满足要求需要调整参数，则进行第二步。二，体系结构设计中的辅助设计。以多装备系统中新的使命任务、能力指标参数值作为输入，将历史数据作为参考，采用决策树或产生-决策树算法学习多层决策树并挖掘节点间、参数间的关联关系，为体系设计提供映射支持，设计人员根据推荐结合自身知识完成设计，输出完整的体系结构模型。上述体系结构模型构建方法具体包括如下步骤：步骤1、如图1所示，设计输入主要是使命任务，根据使命任务来设计体系结构，在设计过程中，首先计算新的使命任务与所有历史使命任务的相似本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.辅助多装备系统体系结构模型构建的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、针对给定的新的使命任务，首先计算新的使命任务与所有历史使命任务的相似度，找到相似度最大的历史使命任务对应的体系结构模型；然后判断该历史使命任务对应的体系结构模型的能力指标是否能够满足新的使命任务要求：如果满足，输出该体系结构模型；如果不满足，执行步骤2；步骤2、判断步骤1中找到的所述体系结构模型的装备属性还是装备数量不满足要求：当装备属性达不到要求时，直接在装备库中查看是否有满足要求的装备：如果有，则添加到所述体系结构模型中，并输出；如果没有，执行步骤3；当装备数量达不到要求时，判断直接增加装备数量是否能达到使命任务要求，如果能，则添加到所述体系结构模型中，并输出；如果不能，执行步骤3；步骤3、利用决策树算法设计新的体系结构模型，具体为：a、根据大数据系统的数据库中已有的历史体系结构模型，提取出体系结构模型中各能力指标的取值，包括使命任务、体系能力、作战节点、作战活动、装备系统以及能力指标参数的取值；b.判断历史体系结构模型的数量是否达到设定阈值：如果达到，从上到下顺次以能力指标中使命任务、体系能力、作战节点、作战活动和装备系统作为各级节点，确定上一级节点对应于下一级节点划分方式，由此建立出与使命任务数量一致的决策树结构；c.当历史体系结构模型的数据量小于所述设定阈值，采用产生式规则生成历史体系结构模型数据，使得生成的体系结构模型和已有的体系结构模型数量和值达到所述设定阈值；然后采用本步骤中b的方法构建决策树结构；d.针对建立的各个决策树结构，找到与新的使命任务结构最相近的一条或多条分支，针对各分支中不满足要求的能力指标，在同一个决策树的同一级节点中找到满足要求的能力指标，将其取值推荐给设计人员，完成新的体系结构模型构建。...

【技术特征摘要】
1.辅助多装备系统体系结构模型构建的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、针对给定的新的使命任务，首先计算新的使命任务与所有历史使命任务的相似度，找到相似度最大的历史使命任务对应的体系结构模型；然后判断该历史使命任务对应的体系结构模型的能力指标是否能够满足新的使命任务要求：如果满足，输出该体系结构模型；如果不满足，执行步骤2；步骤2、判断步骤1中找到的所述体系结构模型的装备属性还是装备数量不满足要求：当装备属性达不到要求时，直接在装备库中查看是否有满足要求的装备：如果有，则添加到所述体系结构模型中，并输出；如果没有，执行步骤3；当装备数量达不到要求时，判断直接增加装备数量是否能达到使命任务要求，如果能，则添加到所述体系结构模型中，并输出；如果不能，执行步骤3；步骤3、利用决策树算法设计新的体系结构模型，具体为：a、根据大数据系统的数据库中已有的历史体系结构模型，提取出体系结构模型中各能力指标的取值，包括使命任务、体系能力、作战节点、作战活动、装备系统以及能力指标参数的取值；b.判断历史体系结构模型的数量是否达到设定阈值：如果达到，从上到下顺次以能力指标中使命任务、体系能力、作战节点、作战活动和装备系统作为各级节点，确定上一级节点对应于下一级节点划分方式，由此建立出与使命任务数量一致的决策树结构；c.当历史体系结构模型的数据量小于所述设定阈值，采用产生式规则生成历史体系结构模型数据，使得生成的体系结构模型和已有的体系结构模型数量和值达到所述设定阈值；然后采用本步骤中b的方法构建决策树结构；d.针对建立的各个决策树结构，找到与新的使命任务结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫琳，刘壮，陆志沣，刘昉，莫振冲，林颖捷，杨奥，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11