【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于专门适用于监督的数据处理系统，具体的说是基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法及系统。
技术介绍
1、在授权公告号为cn111242439b的中国专利中公开一种基于信任机制的动态任务分配决策辅助方法，能够提高任务分配的合理性和有效性。所述方法包括：获取待分配队列；根据待分配队列中任务的类型、执行人员等级要求，确定执行任务的执行人员集合；根据执行人员集合内每一位人员的历史执行任务的满意度评价值和隐性elo等级分，对执行人员集合内每一位人员进行综合信任评估，对综合信任评估结果进行排名，根据排名结果对任务进行动态分配。本专利技术涉及计算机
2、同时例如在申请公开号为cn116452320a的中国专利中提供公开了一种基于持续学习的信用风险预测方法，在隐私保护导致的样本量有限的情况下，持续性地增强模型的性能，提高预测的准确性。本专利技术采用持续学习策略训练各个任务的预测模型，上一个任务的模型训练好后，提取模型的参数知识传递到下一个任务，从而辅助下一个任务的模型训练；此外，本专利技术在模型应用中还融入了三支决策，即首先根据各任务模型对相应任务训练数据集中样本预测结果的置信度分布情况，自适应设置模型的三支决策阈值对，在实际应用中，收到待预测信息后，采用当前最新模型输出对待预测信息的风险评估结果并统计置信度，而后根据三支决策阈值对执行决策，实现对不确定性样本的延迟决策处理，以便更好地控制信用风险。
3、以上专利均存在本
技术介绍
提出的问题：现有的数据决策大部分是综合了任务态势人为做出，但是在进行
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法及系统，本专利技术利用信息搜集手段和整理工具，收集、整理与任务相关对方的信息，同时提取历史信息搜集手段收集的准确率，同时收集己方单位数据，根据收集的数据，利用数据整合手段，对收集到的数据进行处理和整合，建立数据库，同时基于数据库中的构建对方实力模型和己方实力模型，获取数据库中的对方数据，代入对方实力模型中输出对方实力，获取数据库中的己方靠近任务区域的若干个单位数据，代入己方实力模型输出己方若干个单位的己方实力，将输出的对方实力和己方实力导入调度模型中进行己方单位的调度运算，根据己方单位的调度运算结果调度己方单位进行任务的部署，根据己方和对方的实力辅助进行己方单位的调动，提高了对双方态势的掌握能力，可以提高指挥员的决策效率和准确性，降低决策风险，提高任务的执行效果和对抗胜利的可能性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其包括以下具体步骤：
4、s1、利用信息搜集手段和整理工具，收集、整理与任务相关对方的信息，同时提取历史信息搜集手段收集的准确率，同时收集己方单位数据，其中，与任务相关对方的包括任务位置对方的人员编制数据、装备配置数据、数字化程度数据和任务战绩数据，其中己方单位数据包括己方单位的人员编制数据、装备配置数据、数字化程度数据、任务战绩数据和距离任务点的位置数据，其中任务战绩数据为己方与对方的战损比例；
5、s2、根据收集的数据，利用数据整合手段，对收集到的数据进行处理和整合，建立数据库，同时基于数据库中的构建对方实力模型和己方实力模型；
6、s3、获取数据库中的对方数据，代入对方实力模型中输出对方实力；
7、s4、获取数据库中的己方靠近任务区域的若干个单位数据，代入己方实力模型输出己方若干个单位的己方实力；
8、s5、将输出的对方实力和己方实力导入调度模型中进行己方单位的调度运算；
9、s6、根据己方单位的调度运算结果调度己方单位进行任务的部署。
10、具体的，所述s1包括以下具体步骤：
11、s11、利用信息搜集手段和整理工具，收集、整理与任务相关对方的信息，同时提取历史信息搜集手段收集的准确率，其中为历史第i次信息搜集手段收集的准确率，n为历史信息搜集手段收集的总次数，i为1至n中任一项，计算收集的平均准确率，计算公式为：；
12、在此需要说明的是，这里的准确率为任务结束后统计的对方实力威胁值与任务前将搜集手段收集到的导入对方实力模型中计算得到的对方实力威胁值的比值；
13、s12、通过安装在己方任务单元上的己方数据采集终端采集己方单位数据；
14、s13、对采集的与任务相关对方的、己方单位数据和收集的平均准确率进行数据提取，将提取的数据以三维向量的形式传输。
15、具体的，所述s2的具体步骤如下：
16、s21、根据收集的数据，利用数据整合手段，对收集到的数据进行处理和整合，建立数据库，数据库分为相关对方的数据库、己方单位数据库和收集的平均准确率数据库；
17、s22、基于相关对方的数据库在沙盘上构建相关对方的对方实力模型，同时基于己方单位数据库在沙盘对应位置构建己方的己方实力模型；
18、s23、将构建的沙盘演示图像实时向任务区域内的己方单位传输。
19、具体的，所述s3中对方实力模型中包括对方实力计算策略，所述对方实力计算策略包括以下具体步骤：
20、s31、提取数据库中的对方数据，对方数据包括任务位置对方的人员编制数据、装备配置数据、数字化程度数据和任务战绩数据，其中为对方的任务战绩场次，为对方的任务战绩场次第i场的战绩，i为1至m中任一项，其中人员编制数据为任务人员数量数据，装备配置数据为按照装备口径划分获得任务装备的装备配置，数字化程度数据为装备和人员穿戴按照国际武器等级划分的代数划分，例如任务机，分为第一至第五代；
21、s32、将数据库中的任务战绩数据代入对方平均战绩计算公式中计算平均战绩，对方平均战绩计算公式为：；
22、s33、将任务位置对方的人员编制数据、装备配置数据、数字化程度数据和任务战绩数据导入实力值计算公式中计算对方实力值，实力值的计算公式为：，其中为人员实力占比系数，为装备实力占比系数，为设定的人员标准值，为第j个装备的装备配置，为第j个装备的数字化程度，为设定的装备装备配置的平均值，为设定的装备数字化程度的平均值，为装备装备配置占比系数，为装备数字化程度的占比系数，其中，同时。
23、具体的，所述对方实力计算策略还包括以下具体步骤：
24、s34、提取计算得到的对方实力值和收集的平均准确率，代入对方实力威胁值计算公式中计算对方实力，对方实力计算公式为：。
25、具体的，所述s4中己方实力模型中包括己方实力计算策略，所述己方实力计算策略包括以下具体步骤：
26、s41、提取数据库中的己方靠近任务区域的若干个单位数据，其中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：
4.如权利要求3所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述S3中对方实力模型中包括对方实力计算策略，所述对方实力计算策略包括以下具体步骤：
5.如权利要求4所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述对方实力计算策略还包括以下具体步骤：
6.如权利要求5所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述S4中己方实力模型中包括己方实力计算策略，所述己方实力计算策略包括以下具体步骤：
7.如权利要求6所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述S5中的调度模型中包括调度策略，所述调度策略的具体内容如下：提取区域内计算得到的若干个单位的己方实力
8.如权利要求7所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述S6的具体内容如下：向己方单位或己方单位群发布任务命令，己方单位或己方单位群向指定区域集结待命。
9.基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策系统，其基于如权利要求1-8任一项的所述基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法实现，其特征在于，其具体包括：收集模块、数据整合模块、数据库储存模块、对方实力输出模块、己方实力输出模块、单位调度模块、控制模块和单位部署模块，所述收集模块用于利用信息搜集手段和整理工具，收集、整理与任务相关对方的信息，同时提取历史信息搜集手段收集的准确率，同时收集己方单位数据，所述数据整合模块用于根据收集的数据，利用数据整合手段，对收集到的数据进行处理和整合，所述数据库储存模块用于建立数据库，同时基于数据库中的构建对方实力模型和己方实力模型。
10.如权利要求9中所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策系统，其特征在于，所述对方实力输出模块用于获取数据库中的对方数据，代入对方实力模型中输出对方实力，所述己方实力输出模块用于获取数据库中的己方靠近任务区域的若干个单位数据，代入己方实力模型输出己方若干个单位的己方实力，所述单位调度模块用于将输出的对方实力和己方实力导入调度模型中进行己方单位的调度运算，所述单位部署模块用于根据己方单位的调度运算结果调度己方单位进行任务的部署，所述控制模块用于控制收集模块、数据整合模块、数据库储存模块、对方实力输出模块、己方实力输出模块、单位调度模块和单位部署模块的运行。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于：储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-8任意一项所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法。
...【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述s1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述s2的具体步骤如下：
4.如权利要求3所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述s3中对方实力模型中包括对方实力计算策略，所述对方实力计算策略包括以下具体步骤：
5.如权利要求4所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述对方实力计算策略还包括以下具体步骤：
6.如权利要求5所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述s4中己方实力模型中包括己方实力计算策略，所述己方实力计算策略包括以下具体步骤：
7.如权利要求6所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述s5中的调度模型中包括调度策略，所述调度策略的具体内容如下：提取区域内计算得到的若干个单位的己方实力和对方实力，提取最近的己方实力大于对方实力两倍的单位，作为最合适的己方单位，向最合适的己方单位发布调度命令；若区域内无己方实力大于对方实力两倍的单位，则选择距离任务区域最近的若干个己方实力的和大于对方实力两倍的单位作为最合适的己方单位群，向最合适的己方单位群发布调度命令。
8.如权利要求7所述的基于大数据分析的多类型任务执行辅助决策方法，其特征在于，所述s6的具体内容如下：向己方单位或己方单位群发布任务命令，己方单位或己方单位群向指定区域集结待命。
...【专利技术属性】
技术研发人员：肖龙斌，苏琳，高硕，汪文淼，史艳超，王济乾，李新新，姜阳，程丹丹，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：
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