【技术实现步骤摘要】
本专利涉及舰载设备检测，特别涉及一种面向复杂任务网络模型的非完备状态评估方法、装置及设备。
技术介绍
1、随着船舶系统的发展，其任务形式更加复杂、传感器数量急剧增加并且网络拓扑也日趋复杂，舰载设备的数据呈现多元异构状态，船舶的任务系统需要承受着海量的数据管理和存储的任务。面对多源异构数据的存储、传输、处理的问题，对于不同的行业、不同的系统规模，实现的方式也将有所不同。
2、非完备状态是由于环境复杂性和不确定性，存在各种噪声，因此传感器检测到的数据会受噪声影响从而与实际环境存在一定偏差。同时，部分设备的状态也随运行时间而改变，甚至进入故障状态。这种在部分设备进入故障的情况以及故障之间耦合，导致对复杂的网络任务可用能力的量化表征和实时评价出现偏差。
3、因此，复杂任务网络模型的非完备状态评估涉及多维度特征信息，信息量大、非完备特性突出，要实现复杂任务网络的非完备状态评估现有机器学习方法在任务系统等非完备信息下的状态评估泛化性难以保证，且不具备可解释性，置信度不高。
技术实现思路p>
1、本专利本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向复杂任务网络模型的非完备状态评估方法，应用于舰载设备检测领域，其特征在于，所述的方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将部分所述舰载设备样本数据作为训练集输入预设的非完备状态评估模型进行训练，以获取经训练的非完备状态评估模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取舰载设备样本数据；包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述舰载设备样本数据包括输入值与输出值，所述输入值用于表示所述已测得的舰载设备数据；所述输出值用于表示所述已测得的舰载设备数据对应的状态评估结果；所述基于...
【技术特征摘要】
1.一种面向复杂任务网络模型的非完备状态评估方法，应用于舰载设备检测领域，其特征在于，所述的方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将部分所述舰载设备样本数据作为训练集输入预设的非完备状态评估模型进行训练，以获取经训练的非完备状态评估模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取舰载设备样本数据；包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述舰载设备样本数据包括输入值与输出值，所述输入值用于表示所述已测得的舰载设备数据；所述输出值用于表示所述已测得的舰载设备数据对应的状态评估结果；所述基于采集到的舰载设备原始样本数据构造虚拟样本数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓建辉，刘鹏鹏，黄金娥，王岩磊，秦宝岭，
申请(专利权)人：中国人民解放军九二九四二部队，
类型：发明
国别省市：
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