一种装备作战体系智能化水平评估方法技术

本发明专利技术涉及一种装备作战体系智能化水平评估方法，属于作战体系能力评估技术领域，解决了现有技术中的评估方法粗糙，评估结果不准确、不确定性高，评估过程复杂且可解释性差的问题。本发明专利技术的评估方法从所引入的智能化技术本身所用模型的智能化程度为切入点，将装备作战体系逐层分解到最小可分解层的底层指标，从多侧面分析底层指标的度量因素，评估结果准确，且具备良好的可解释性。本发明专利技术的评估底层指标值使用的评估模型，步骤简洁、实现简单，易于集成到仿真系统或评估软件，具备良好的可计算性和可扩展性。算性和可扩展性。算性和可扩展性。

【技术实现步骤摘要】
一种装备作战体系智能化水平评估方法


[0001]本专利技术属于作战体系能力评估
，具体涉及一种装备作战体系智能化水平评估方法。

技术介绍

[0002]现代战争具备高度信息化、作战要素高度耦合、战场环境态势快速变化等特点，使得作战的推演和决策指挥变得越来越复杂，并且，随着装备的数量的增多，推演和决策指挥时的不确定性和复杂程度也呈指数级增长，迫切需要智能化技术提升装备作战体系的智能化水平，从而适应高速、复杂和多变的战场环境。
[0003]装备作战系统的智能化水平将是决定未来战争结果的关键因素之一。但关于如何衡量装备作战体系的智能化水平，长久以来仍处于模糊描述和定性分析的阶段。近年来提出了一些针对系统智能化水平进行量化评价的方法，其中有的方法通过构建结构化的指标体系，给出底层指标值后使用综合分析方法获得出不同层次的评价结果，但指标体系较为粗糙，底层指标值的度量因素较为单一，未考虑所引入的智能化技术本身给装备作战体系智能化水平带来的影响，使得评估结果具有片面性；还有部分方法引入机器学习模型作为评估模型，在指标体系的基础上，结合专家经验与实验数据确定底层指标值以及模型的参数，最终推理得到不同层次的评估结果，但评估过程复杂且模型可解释性差，在工程实际中应用时具有较大的不确定性风险。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种装备作战体系智能化水平评估方法，解决了现有技术中的评估方法粗糙，评估结果不准确、不确定性高，评估过程复杂且可解释性差的问题。
[0005]本专利技术提供了一种装备作战体系智能化水平评估方法，具体包括以下步骤：
[0006]步骤1、将装备作战体系使用的多个智能模型的智能化水平分别逐层分解获得对应的中间指标和底层指标；
[0007]步骤2、对于所有底层指标，从底层指标使用的每个智能模型的自主性、可解释性、可进化性和智能模型特点，以及从底层指标涉及的任务的及时性、完备性、准确性和稳定性分析对应底层指标的度量因素；构建所有度量因素的水平值的评估模型；
[0008]步骤3、基于步骤2的度量因素的水平值的评估模型获取每个底层指标的底层指标值；
[0009]步骤4、基于所有底层指标值，通过综合评估方法获得装备作战体系中各个层指标的指标值；由各个层指标的指标值获得装备作战体系的智能化评估值。
[0010]可选地，步骤1中分解获得对应的中间指标和底层指标时，下一级指标由对应的上一级指标分解获得，底层指标为无法再分解的指标。
[0011]可选地，步骤3的具体步骤如下：
[0012]步骤31、获取计算每个底层指标的底层指标值所需的所有对应度量因素水平值的输入数据；
[0013]步骤32、按照步骤2中的各个水平值的评估模型获得对应的度量因素水平值；
[0014]步骤33、使用合适的归一化方法将步骤32中获得的所有度量因素水平值映射到预设范围获得度量因素映射值；
[0015]步骤34、对计算各个底层指标的底层指标值所需的所有度量因素映射值进行综合，得到各个底层指标的底层指标值。
[0016]与现有技术相比，本专利技术至少具有如下有益效果：
[0017](1)本专利技术的评估方法复杂度低，评估流程简洁明了，易于工程实用化。
[0018](2)本专利技术的评估方法从侦、控、抗、打、保的多元视角来分析和构建智能化水平指标体系，覆盖装备作战体系全方位和全过程，与具体作战任务融合紧密，具备良好的泛化性。
[0019](3)本专利技术的评估方法从所引入的智能化技术本身所用模型的智能化程度为切入点，从多侧面分析底层指标的度量因素，评估结果准确，且具备良好的可解释性。
[0020](4)本专利技术的评估方法评估底层指标值使用的评估模型，步骤简洁、实现简单，易于集成到仿真系统或评估软件，具备良好的可计算性和可扩展性。
附图说明
[0021]附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。
[0022]图1为本专利技术评估方法的示意图；
[0023]图2为本专利技术评估方法的装备作战体系智能化水平的指标体系分级指标示意图；
[0024]图3为本专利技术评估方法的底层指标的度量因素的分解示意图；
[0025]图4为本专利技术评估方法的预警探测智能化水平的各级指标构建示意图；
[0026]图5为本专利技术评估方法的指挥控制智能化水平的各级指标构建示意图；
[0027]图6为本专利技术评估方法的打击智能化水平的各级指标构建示意图；
[0028]图7为本专利技术评估方法的防护智能化水平的各级指标构建示意图；
[0029]图8为本专利技术评估方法的保障智能化水平的各级指标构建示意图。
具体实施方式
[0030]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本专利技术的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
[0031]本专利技术的一个具体实施例，如图1
‑
8，公开了一种装备作战体系智能化水平评估方法，具体包括以下步骤：
[0032]步骤1、将装备作战体系使用的多个智能模型的智能化水平分别逐层分解获得对应的中间指标和底层指标；
[0033]其中，下一级指标由对应的上一级指标分解获得，底层指标为无法再分解的指标。
[0034]进一步地，按照预警探测、指挥控制、打击、防护和保障的多元视角对装备作战体
系进行逐层分解，将复杂的作战任务逐层分解成多个目标明确、流程清晰的基本任务环节，直至不可再分获得对应的底层指标。
[0035]步骤2、对于所有底层指标，从底层指标使用的每个智能模型的自主性、可解释性、可进化性和智能模型特点，以及从底层指标涉及的任务的及时性、完备性、准确性和稳定性分析对应底层指标的度量因素；构建所有度量因素的水平值的评估模型；
[0036]可以理解的是,自主性是智能模型适应环境种类、适应环境范围、工作正常概率和人机交互频率等要素的综合，自主性体现智能模型适应环境和自主运行的能力，其中，适应环境种类是智能模型实际工作的环境类别数目，适应环境范围是智能模型在所述实际工作的环境中正常工作的环境范围大小与环境总范围大小之比，工作正常概率是智能模型在所述实际工作的环境中正常工作时长与工作总时长之比，人机交互频率是智能模型在所述实际工作的环境中有人参与工作时长与工作总时长之比。
[0037]度量因素的水平值的评估模型分别为：
[0038]智能模型的自主性水平值A的表达式为：
[0039][0040]其中，N
i
为第i次试验中智能模型实际工作的环境类别数目，i＝1,2,
…
,m，m为试验总次数；为第i次试验的第j类环境中正常工作的环境范围大小，j＝1,2,
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种装备作战体系智能化水平评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、将装备作战体系使用的多个智能模型的智能化水平分别逐层分解获得对应的中间指标和底层指标；步骤2、对于所有底层指标，从底层指标使用的每个智能模型的自主性、可解释性、可进化性和智能模型特点，以及从底层指标涉及的任务的及时性、完备性、准确性和稳定性分析对应底层指标的度量因素；构建所有度量因素的水平值的评估模型；步骤3、基于步骤2的度量因素的水平值的评估模型获取每个底层指标的底层指标值；步骤4、基于所有底层指标值，通过综合评估方法获得装备作战体系中各个层指标的指标值；由各个层指标的指标值获得装备作战体系的智能化评估值。2.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李妮，陈智杰，龚光红，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：