【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于知识表示与推理领域，尤其涉及一种常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的高速发展，基于人工智能技术的解决方案正在军事领域普遍应用。其中，情报分析、指挥决策等领域也由过去完全依靠人力进行情报分析转向了高度人机协同的新的工作模式，人工智能技术必将成为情报工作人员强有力的帮手。然而，目前绝大部分的军事智能决策系统存在许多问题，首先，军事智能系统高度依赖训练数据集及其知识库，大部分情报获取方式(如传感器即时接收、针对文本情报信息抽取等)会出现许多错误(如矛盾、冗余等)；其次，绝大多数军事智能系统缺乏常识，无法处理常识性错误，通用性差；最后，军事情报作为未来军事智能决策和作出准确预判和高质量决策的核心与基础，迫切需要一套相应的完善的质量度量解决方案。
2、复杂战场环境中的军事情报已呈现海量、异构、多维度等特点，导致情报处理分析过程更加复杂。未来军事行动的核心在于合理运用情报信息作出准确预判和决策，而在不断变化的战场环境中，核心内容是各类军事目标的行为动作，正是各类行为动作，改变了战场环境的状态。高效准确识别动态变化的战场中有价值的军事行动信息，并以此为基础，从已知的不完全、不确定，甚至不一致的信息中合理推断出行动的确切信息、推断军事行动的可能根由、预判军事行动对战场环境中各要素的影响等等，从而增强“分析”和“决策”能力，这是军事智能系统的核心功能诉求。因此，基于知识的军事智能系统的能力是由情报库及其推理引擎的质量决定的，情报质量检测分析是整个情报工作流程的核心。目标行动
3、目前，人工智能最大的成就通常来自专业知识，而不是任何更一般的智能。最大的成功是在狭窄的领域或有限的挑战问题上的任务，比如围棋、面部识别等等。面对超出专业知识范围的挑战，无法产生合理的结果(或根本无法产生任何结果)。人工智能系统(包括军事智能)通常很脆弱，并且明显缺乏常识。如何定义常识、表示常识、调用常识是一个需要重点关注的维度，也必将成为未来智能系统的研究重点。
4、基于上述缺点和问题，本专利技术把常识维度的目标行动情报质量度量作为研究重点，旨在提出一种常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法。一方面对于度量目标行动情报，提高情报信息质量有重要的探索价值，同时，对于常识这一人工智能未来研究热点进一步的研究有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的旨在提供一种常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，该方法对目标行动及其领域常识进行建模，结合本体论、非单调推理等理论构建常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系，可用于解决常识维度的目标行动情报质量度量指标问题，对后续的具体度量技术方案又重要参考价值。
2、为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，
3、针对步骤s1，构建目标行动情报质量度量的常识依据。总结形成目标行动常识，形成目标行动情报质量度量的常识依据，主要包括：
4、步骤s11，总结形成目标行动常识。分析目标行动事件，选定典型目标行动作为研究焦点，分为三个关键部分，首先是分析关键目标，其次是分析目标活动，然后是分析相关地点，最后是分析常识知识；
5、步骤s111，分析关键目标。关键目标描述的是在目标行动中，进行目标活动的各类目标，其主要包括飞行器、水面舰艇、民兵渔船、飞机编队等；
6、步骤s112，分析关键活动。目标所进行的行动具有非常鲜明的特征，根据其所涉及的行动特征、所面向的任务种类不同，目标活动可以分为航行、侦察、巡逻、运输、跟踪监视等；
7、步骤s113，分析关键地点。目标行动常识往往用于表达动态域，其与时间和空间紧密相关，将关键地点划分为海域、空域、设施、港口、机场等；
8、步骤s114，分析常识知识。面向目标行动事件，提取相关常识，分为概念范畴常识、非单调常识、时空变迁常识。概念范畴常识主要包括目标活动常识、关键目标常识、地点常识，非单调常识主要包括单调推理无法描述的常识，需要借助非单调推理进行描述，如缺省、异常等，时空变迁常识主要包括一般时空常识、目标行动特有的常识；
9、步骤s12，构建目标行动情报质量度量的常识依据。构建目标行动常识本体，本体范围是目标行动情报，概念类分为目标行动常识及其子类，目标行动常识子类分为概念范畴本体、非单调常识本体、时空变迁常识本体，概念范畴实体子类分为键目标、目标活动、地点，目标行动常识本体作为常识维度的目标行动情报质量度量依据示；
10、步骤s2，构建常识维度的目标行动情报质量的度量指标。总结并定义常识的不同维度，设计常识维度的目标行动情报质量的度量指标，主要包括：
11、步骤s21，总结并定义常识的不同维度。基于s1构建的目标行动情报质量度量的常识依据，常识维度主要分为概念范畴完全性维度、属性范畴完全性维度、关系范畴完全性维度、关系性质完全性维度、流属性完整性维度、缺省表达能力维度、异常表达能力维度、常识库完备性维度、编码格式合规性维度、知识一致性维度、知识重复性维度、知识可读性维度、定义完备性维度、知识注释质量维度、知识准确性维度；
12、步骤s22，设计常识维度的目标行动情报质量的度量指标。针对s21定义的常识维度，设计对应的指标；
13、步骤s3中，针对常识维度的目标行动情报质量的度量指标，设计对应的指标计算方法，形成的目标行动情报质量的度量指标体系，主要包括：
14、步骤s31，设计指标计算方法。
15、相对于现有技术，本专利技术的优点如下：该技术方案首先引入本体构建方法，结合了本体论、非单调推理、行动推理理论以及目标行动相关的基本时空定理理论，更加科学全面的分析了目标行动相关的常识，形成了目标行动情报质量度量的常识依据；然后以常识依据为基础，总结并定义了常识的不同维度，设计了对应的目标行动情报质量度量的指标体系(包括指标及其计算方法)，由于在目标行动情报领域缺乏合适的科学理论分析方法应用的和相对完善的度量体系，本专利技术提出了度量指标构建方法以及最终的常识维度的目标行动情报质量度量指标体系，可以应用到军事情报分析和评估工作中，在提升情报质量的基础上，进一步提升了军事决策的能力，为领域内的质量相关研究的缺口做出初步探索。
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1.一种常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，其特征在于，步骤S1中，构建目标行动情报质量度量的常识依据，总结形成目标行动常识，形成目标行动情报质量度量的常识依据，具体如下：
3.根据权利要求1所述的常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，其特征
4.根据权利要求1所述的常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，其特征在于，步骤S3中，主要包括：
【技术特征摘要】
1.一种常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的常识维度的目标行动情报质量的度量指标体系构建方法，其特征在于，步骤s1中，构建目标行动情报质量度量的常识依据，总结形成目标行动常识，...
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