一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法技术

本发明专利技术提供了一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法，属于效能评估技术领域。为了能够更加可靠地反映应急通信感知装备体系的实战效能，提出了基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法。该方法通过计算各效能评估指标的熵值后，选取熵值较大的效能评估指标，从而对效能评估指标进行筛选、并结合主成分分析法进一步降低效能评估指标的维数。最后采用反向传播算法设置权重参数，构建BP神经网络效能评估模型。所述方法判断准确率高、时效性高，计算量小，还可有效避免了人为设定权值参数时的盲目性、主观性及偏见。主观性及偏见。主观性及偏见。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法


[0001]本专利技术涉及一种应急通信感知装备体系效能评估方法，尤其涉及一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法，属于效能评估


技术介绍

[0002]应急通信感知装备体系的效能是指应急通信感知装备体系运行功能以实现响应需求程度的度量，与体系中各装备单元的效能及其形成的体系整体功能结构有关。应急通信感知装备体系效能评估对应急通信感知装备发展战略研究中的应急通信感知装备发展方案设计具有重要的支撑作用，而且应急通信感知装备体系效能评估是支撑应急通信感知装备体制论证与支撑应急通信感知装备建设规划计划论证的重要手段。此外，体系效能评估与重大装备系统发展论证有紧密联系。
[0003]当前，传统的效能评估方法往往关注单一应急通信感知装备，评估内容也多为系统的性能或效能，很少在体系背景下研究应急通信感知装备的评估问题。在面对由众多不同类型的应急通信感知装备构成的应急通信感知装备体系时，现有的评估方法难以完全满足需求。因此，构建一个有效的综合效能评估系统非常具有实用价值和意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有评估方法人为设置权重参数时存在盲目性、主观性及偏见的技术现状，提出一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采取如下技术方案。
[0006]所述基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法，包括构建应急通信感知装备体系效能评估指标、效能评估指标数据降维以及基于BP神经网络构建应急通信感知装备体系效能评估模型；
[0007]其中，构建应急通信感知装备体系效能评估指标时，依托于应急通信感知装备体系作战指标的要求，结合应急通信感知装备体系执行任务的实际情况，分为信息采集能力、信息传输能力、机动平台能力、辅助保障能力四方面；
[0008]其中，信息采集能力包括温湿度气压感知能力、有毒气体感知能力、生命体征感知能力、三维地物场景感知能力；
[0009]信息传输能力包括网络覆盖能力、可靠性、通信性能、设备自身性能；
[0010]机动平台能力包括伴随式无人车性能、自主式无人车性能、微型无人机性能、单兵可穿戴装备性能；
[0011]辅助保障能力包括辅助定位能力；
[0012]首先，通过计算各效能评估指标的熵值，将应急通信感知装备体系效能评估指标体系进行科学的量化处理，选取熵值较大的效能评估指标，从而对效能评估指标进行筛选；
[0013]效能评估指标数据降维，具体为：利用主成分分析法对筛选后的效能评估指标数据进行降维；
[0014]基于BP神经网络构建应急通信感知装备体系效能评估模型，具体为：将降维后的数据及其相应效能值输入BP神经网络，在0到1内随机初始化其权值参数，之后通过不断迭代得到优化好的BP神经网络；最后再将要评估应急通信感知装备体系的效能指标数据通过同样的方式降维后，将其与相应效能值代入优化好的BP神经网络中，得到可靠的效能值；
[0015]所述基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法，具体步骤如下：
[0016]步骤1)依托于应急通信感知装备体系作战指标的要求，获得应急通信感知装备体系作战效能评估备选指标集，通过计算各效能评估指标的熵值，选取熵值较大的效能评估指标，从而对备选效能评估指标进行筛选，得到效能评估指标；
[0017]步骤1)，有如下分步骤：
[0018]步骤1.1)：依托于应急通信感知装备体系作战指标的要求，获得应急通信感知装备体系作战效能评估备选效能评估指标集；
[0019]步骤1.2)：构建初始样本数据集矩阵，具体为：引入x
ij
为m个样本对于某层n个备选效能评估指标的描述，基于(1)建立初始样本数据集矩阵X；
[0020][0021]其中，x
ij
为第j个样本对第i个备选效能评估指标的描述；
[0022]步骤1.3)初始样本数据集矩阵做归一化处理得到归一化矩阵，具体为：基于(2)对初始样本数据集矩阵X做归一化处理得到归一化矩阵Y：
[0023][0024]其中，max x
i
·
，min x
i
分别表示初始样本数据集矩阵X第i行的最大值和最小值；
[0025]步骤1.4)：基于归一化矩阵中的元素，计算每个备选效能评估指标的熵值，具体根据(3)计算每个备选效能评估指标的熵值；
[0026][0027]其中，第i个备选效能评估指标的熵值为H
i
；这里取负号以保证熵值为正，归一化系数定义为
‑
1/lnn；
[0028]步骤1.5)：筛选应急通信感知装备体系备选效能评估指标集，即剔除对评估结果影响较低的指标，筛选出合适的效能评估指标，具体为：按照备选效能评估指标的熵值从大到小排序，选取熵值前KK％的备选效能评估指标作为效能评估指标；
[0029]其中，KK的取值范围为60到90；效能评估指标熵值越大，则该指标所提供的有效信息量越多；
[0030]步骤2)效能评估指标数据降维，得到降维后的数据集矩阵，具体为：采用主成分分析法，通过投影的方式将筛选后得到的数据在保留最多有效信息的同时映射到低维空间，在低维空间将信息分解为互不相关的数据；
[0031]步骤2)，有如下分步骤：
[0032]步骤2.1)：构建数据集矩阵，具体依据(4)将数据集中每个样本作为列向量，效能评估指标数据作为行向量，构成一个n行m列的数据集矩阵A；
[0033][0034]其中，a
ij
为第j个样本相对于第i个效能评估指标的描述；
[0035]步骤2.2)：将数据集矩阵进行Z
‑
score标准化，得到标准化矩阵，具体为：根据(5)公式实现；
[0036][0037]其中，B为标准化矩阵，为数据集矩阵A第i行的均值，σ
i
为第i行的标准差；
[0038]步骤2.3)：求出标准化矩阵的协方差矩阵，并求出协方差矩阵的特征值及相应单位特征向量；
[0039]步骤2.4)：将特征值由从大到小的顺序排列，并按特征值顺序计算特征值的方差贡献率，取方差累计贡献率超过XX％的主成分，并将其相对应的单位特征向量排列成矩阵，得到转换矩阵；
[0040]其中，方差累计贡献率，即α
j
表达为(6)：
[0041][0042]其中，XX的取值范围为大于80；超过XX％的主成分为k个：
[0043]步骤2.5)：数据集矩阵乘以转换矩阵得到降维后的数据集矩阵；
[0044]步骤3)基于BP神经网络构建装备体系效能评估模型，具体为：将降维后得到的数据集矩阵及其相应效能值代入BP神经网络，在随机赋予0到1之内的初始权值之后不断迭代求得最优的权值，以得到优化好的BP神经网络；在评价装备体系效能时，将要评价装备体系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法，其特征在于：包括构建应急通信感知装备体系效能评估指标、效能评估指标数据降维以及基于BP神经网络构建应急通信感知装备体系效能评估模型，具体步骤如下：步骤1)依托于应急通信感知装备体系作战指标的要求，获得应急通信感知装备体系作战效能评估备选指标集，通过计算各效能评估指标的熵值，选取熵值较大的效能评估指标，从而对备选效能评估指标进行筛选，得到效能评估指标；步骤1)，有如下分步骤：步骤1.1)：依托于应急通信感知装备体系作战指标的要求，获得应急通信感知装备体系作战效能评估备选效能评估指标集；步骤1.2)：构建初始样本数据集矩阵；步骤1.3)：对初始样本数据集矩阵做归一化处理得到归一化矩阵；步骤1.4)：基于归一化矩阵中的元素，计算每个备选效能评估指标的熵值；步骤1.5)：筛选应急通信感知装备体系备选效能评估指标集，即剔除对评估结果影响较低的指标；筛选出合适的效能评估指标，具体为：按照备选效能评估指标的熵值从大到小排序，选取熵值前KK％的备选效能评估指标作为效能评估指标；步骤2)采用主成分分析法，将效能评估指标数据降维，得到降维后的数据集矩阵，具体为：步骤2.1)：构建数据集矩阵；步骤2.2)：将数据集矩阵进行Z
‑
score标准化，得到标准化矩阵；步骤2.3)：求标准化矩阵的协方差矩阵，并求出协方差矩阵的特征值和单位特征向量；步骤2.4)：将特征值由从大到小的顺序排列，并按特征值顺序计算特征值的方差贡献率，取方差累计贡献率超过XX％的主成分，并将其相对应的单位特征向量排列成矩阵，得到转换矩阵；步骤2.5)：数据集矩阵乘以转换矩阵得到降维后的数据集矩阵；步骤3)将降维后得到的数据集矩阵及其相应效能值代入BP神经网络，在随机赋予0到1之内的初始权值之后不断迭代求得最优的权值，以得到优化好的BP神经网络；在评价应急通信感知装备体系效能时，将要评价应急通信感知装备体系筛选后的效能评估指标数据即乘以转换矩阵，最后代入优化好的BP神经网络，得到对于该装备的评价；步骤3.1)：根据降维后的效能评估指标数确立输入层节点数，输出层节点是为1；确立可能的隐藏层节点数；步骤3.2)：将样本数据按照训练集、验证集、测试集的随机分开，在训练集上遍历可能的隐藏层节点数，通过在验证集上的平均准确率，来确定最优隐含层节点数以得到优化好的BP神经网络，并将其视为最终的应急通信感知装备体系效能评估模型；步骤3.3)：评价某一具体的应急通信感知装备体系效能时，将要评价应急通信感知装备体系筛选后的效能评估指标数据乘以得到的转换矩阵，再代入优化好的BP神经网络，所输出结果即为对于该应急通信感知装备体系的评价。2.依据权利要求1所述的一种基于神经网络的应急通信感知装备体系效能评估方法，其特征在于：应急通信感知装备体系效能评估指标，依托于应急通信感知装备体系作战指标的要求，分为信息采集能力、信息传输能力、机动平台能力、辅助保障能力四方面；
其中，信息采集能力包括温湿度气压感知能力、有毒气体感知能力、生命体征感知能力、三维地物场景感知能力；信息传输能力包括网络覆盖能力、可靠性、传输性能、设备自身性能；机动平台能力包括伴随式无人车性能、自主式无人车性能、微型无人机性能、单兵可穿戴装备性能；辅助保障能力包括辅助定位能力；构建应急通信感知装备体系...

【专利技术属性】
技术研发人员：田露，杨凯，石宸睿，徐湛，职如昕，陈晋辉，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：