【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及装备体系效能评估，尤其涉及一种基于评估知识表征的装备体系效能评估方法和装置。
技术介绍
1、目前，以大数据、机器学习、知识图谱、数字孪生等为代表的人工智能技术快速发展，应用场景越来越广泛，将人工智能技术与装备体系评估相结合必然是未来发展趋势。如何将上述技术应用到装备体系评估中，从大量的评估数据中抽取关键知识，有效整合分散的数据信息，以支撑评估人员的分析决策，实现装备体系评估的泛在评估和敏捷评估是当前装备体系效能评估领域需要实现的重要目标。要实现上述的目标，至少亟需解决以下的问题：
2、1.如何统一表征评估场景构建知识、装备体系编配知识、装备体系运用知识、评估指标体系构建知识等装备体系效能评估知识；
3、2.如何运用装备体系效能评估知识，对装备体系效能进行有效评估，以支撑装备体系论证、体系设计、体系运用、体系优化、体系编配等方面的分析决策。
技术实现思路
1、针对从大量的评估数据中抽取关键知识，有效整合分散的数据信息，以支撑评估人员的分析决策，实现装备体系评估的泛在评估和敏捷评估的问题，本专利技术公开了一种基于评估知识表征的装备体系效能评估方法和装置。
2、本专利技术实施例第一方面，公开了一种基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，包括评估知识构建模块、评估知识管理模块和评估知识服务模块；
3、所述评估知识构建模块，与评估知识管理模块和评估知识服务模块相连接，用于采集得到评估知识信息，对评估知识信息进行表征，得到评估知识表
4、所述评估知识管理模块，与评估知识服务模块连接，用于实现对所述评估知识的验证和存储处理；
5、所述评估知识服务模块，用于实现对所述评估知识的检索和评估处理。
6、所述评估知识构建模块，包括评估知识抽取子模块、评估知识融合子模块、评估知识更新子模块；
7、所述评估知识抽取子模块，采集得到评估知识信息，对所述评估知识信息进行实体抽取，得到评估知识的实体信息；对所述评估知识信息进行关系抽取，得到评估知识的关系信息；对所述评估知识信息进行属性抽取，得到评估知识的属性信息；利用评估知识的实体信息、关系信息和属性信息，对所述评估知识的表征，得到评估知识的表征结果；
8、所述评估知识融合子模块，对评估知识的表征结果进行对齐和消歧处理后，对所有评估知识的表征结果进行合并处理，得到评估知识信息集合，将所述评估知识信息集合发送给所述评估知识更新子模块、所述评估知识管理模块和评估知识服务模块；
9、所述评估知识更新子模块，利用所述评估知识抽取子模块获取的评估知识的表征结果，对所述评估知识信息集合进行更新。
10、所述评估知识管理模块，包括评估知识存储子模块和评估知识验证子模块；
11、所述评估知识存储子模块，对评估知识信息集合进行存储；
12、所述评估知识验证子模块，利用预设的检测规则，对评估知识进行错误检测，得到错误的评估知识，将所述错误的评估知识从所述评估知识信息集合中删除。
13、所述评估知识服务模块包括评估知识检索子模块、评估训练子模块、智能评估子模块；
14、所述评估知识检索子模块，接收得到用户的检索指令，从所述评估知识信息集合中检索得到所述检索指令对应的评估知识表征信息并显示；
15、所述智能评估子模块，包括评估网络和量化评估子模块，实现对装备体系效能进行定量评估，得到装备体系效能评估值；
16、所述评估网络，与所述量化评估子模块连接，用于对输入的评估知识表征信息进行处理，得到各类子评估指标；所述量化评估子模块，用于对所述各类子评估指标进行计算处理，得到装备体系效能评估值；
17、所述评估训练子模块，与所述智能评估子模块连接，用于利用所述评估知识信息集合中的评估知识表征信息，生成对应的标签信息；利用所有的评估知识表征信息和对应的标签信息，构建得到评估知识训练集合；利用所述评估知识训练集合，对所述智能评估子模块进行训练处理。
18、所述评估网络，包括特征编码单元、特征融合单元、预测单元和反馈单元；
19、所述特征编码单元，包括三个不同维度的特征提取层、一个注意力机制层、一个相关性提取单元和两个上采样单元；
20、所述特征编码单元，用于对所述评估知识表征信息进行特征编码，得到特征信息；所述特征编码单元的第一输出端，连接所述特征融合单元的第一输入端；所述特征编码单元的第二输出端，连接所述预测单元的输入端；
21、所述特征融合单元，用于对所述特征信息进行融合处理，得到融合特征；所述特征融合单元的第一输出端，连接所述预测单元的输入端；
22、所述预测单元，用于对所述融合特征和特征信息进行预测处理，得到各类子评估指标；所述预测单元的输出端，连接所述反馈单元的第一输入端；
23、所述反馈单元，用于对所述各类子评估指标和所述评估知识训练集合中的标签信息进行差异计算处理，得到差异信息；所述反馈单元的第一输出端，连接所述预测单元的输入端和所述特征融合单元的第二输入端。
24、所述评估训练子模块，利用所述评估知识训练集合，对所述智能评估子模块进行训练处理，包括：
25、初始化训练迭代次数值；
26、将所述评估知识训练集合中的评估知识表征信息中的实体信息，作为输入数据，输入所述评估网络；将所述评估知识训练集合中的评估知识表征信息中的属性信息中的各类子评估指标，作为标签信息；
27、利用所述评估网络，对所述输入数据进行处理，得到各类子评估指标；
28、对得到的所述各类子评估指标和标签信息进行差异计算处理，得到差异值；
29、判断所述差异值是否满足收敛条件，得到第一判断结果；
30、当所述第一判断结果为否时，判断所述训练迭代次数值是否等于训练次数阈值，得到第二判断结果；
31、当所述第二判断结果为否时，确定模型训练状态为不满足终止训练条件；
32、当所述第二判断结果为是时，确定所述模型训练状态为满足终止训练条件；
33、当所述第一判断结果为是时，确定所述模型训练状态为满足终止训练条件；
34、当所述模型训练状态为不满足终止训练条件时，利用参数更新模型对所述特征融合单元和预测单元进行参数更新，训练迭代次数值增加1，触发执行将所述评估知识训练集合中的评估知识表征信息中的实体信息，作为输入数据，输入所述评估网络；
35、当所述模型训练状态为满足终止训练条件时，完成对所述评估网络的训练处理过程，得到训练完毕的评估网络。
36、所述参数更新模型为：
37、
38、θ←θ+v；
39、式中，x(i)为所述评估知识训练集合中的第i个评估知识表征信息的标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，包括评估知识构建模块、评估知识管理模块和评估知识服务模块；
2.如权利要求1所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估知识构建模块，包括评估知识抽取子模块、评估知识融合子模块、评估知识更新子模块；
3.如权利要求1所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估知识管理模块，包括评估知识存储子模块和评估知识验证子模块；
4.如权利要求1所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估知识服务模块包括评估知识检索子模块、评估训练子模块、智能评估子模块；
5.如权利要求4所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估网络，包括特征编码单元、特征融合单元、预测单元和反馈单元；
6.如权利要求4所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估训练子模块，利用所述评估知识训练集合，对所述智能评估子模块进行训练处理，包括：
7.如权利要求6所述的基于评估知识表征的装备体
8.如权利要求4所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述量化评估子模块，对所述各类子评估指标进行计算处理，得到装备体系效能评估值，包括：
9.基于评估知识表征的装备体系效能评估方法，其特征在于，利用权利要求1至8中任一项所述基于评估知识表征的装备体系效能评估装置来实现，包括：
10.如权利要求9所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估方法，其特征在于，所述利用所述评估训练子模块，对所述评估知识信息集合进行评估处理，得到装备体系效能评估值，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，包括评估知识构建模块、评估知识管理模块和评估知识服务模块；
2.如权利要求1所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估知识构建模块，包括评估知识抽取子模块、评估知识融合子模块、评估知识更新子模块；
3.如权利要求1所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估知识管理模块，包括评估知识存储子模块和评估知识验证子模块；
4.如权利要求1所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估知识服务模块包括评估知识检索子模块、评估训练子模块、智能评估子模块；
5.如权利要求4所述的基于评估知识表征的装备体系效能评估装置，其特征在于，所述评估网络，包括特征编码单元、特征融合单元、预测单元和反馈单元；
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：巩向武，于芹章，李泽民，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院，
类型：发明
国别省市：
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