基于多元融合的打击信息生成方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多元融合的打击信息生成方法，属于打击信息生成技术领域，解决了现有技术中打击评估软件的用户操作流程复杂、体验感差、可扩展性差的问题。本发明专利技术基于大语言模型开发框架集成打击评估计算模型、知识图谱模型、预训练大语言模型、知识库模型和智能体模型，通过预训练大语言模型对用户输入文本进行意图识别得到与意图相匹配的功能模式，并得到运行功能模式的返回结果，基于返回结果生成提示词，将提示词输入预训练大语言模型以生成打击信息。本发明专利技术给出了一种操作简单、准确度高、可解释性强的打击信息生成方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及打击信息生成，尤其涉及一种基于多元融合的打击信息生成方法。

技术介绍

1、在打击评估领域，如何准确快速地获取打击信息是重点研究问题之一。现有的获取流程是根据实验数据、仿真数据以及情报数据组成的数据库系统结合打击准则、打击判据构建计算模型，用户根据目标易损性分析模型、威力场计算模型计算得到打击效应，再进一步利用现有软件模型计算得到打击效果，最终根据打击效果得出最后的火力打击方案。

2、虽然现有打击评估的计算软件都已比较成熟，而且通过一定的计算步骤最终可以得出需求方案，但是仍存在以下两个方面的问题：一是用户使用门槛高，用户需要准确地理解每个计算模型的内容和操作方式，这需要有丰富的先验知识，用户需要精通目标易损性知识并且有一定的战略方案制定的经验，或者对数据库中所有攻击参数都穷举进行计算分析，这会消耗很长的时间，最后结合目标易损性分析的数据和威力场分析的数据进行分析计算得出最佳匹配方案，需要进一步整理结果以呈现更直观、易懂的方案形式，且在经验并不丰富的情况下，试错次数会比较多。二是方案的可扩展性不强，针对特定类型的几种目标进行计算得到的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，所述打击评估计算模型包括目标易损性分析模型、威力场分析模型、打击效应分析模型和打击效果评估模型；所述知识图谱模型包括实体以及实体间的关系，所述实体包括目标、攻击参数和攻击平台。

3.根据权利要求2所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，所述预训练大语言模型是大语言模型基于P-Tuning 2算法或Lora算法微调得到。

4.根据权利要求3所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，包括：当功能模式为智能体模型调...

【技术特征摘要】

1.一种基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，所述打击评估计算模型包括目标易损性分析模型、威力场分析模型、打击效应分析模型和打击效果评估模型；所述知识图谱模型包括实体以及实体间的关系，所述实体包括目标、攻击参数和攻击平台。

3.根据权利要求2所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，所述预训练大语言模型是大语言模型基于p-tuning 2算法或lora算法微调得到。

4.根据权利要求3所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，包括：当功能模式为智能体模型调用模式时，所述打击信息生成模型调用所述智能体模型生成返回结果；

5.根据权利要求4所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，所述打击信息生成模型调用智能体模型生成返回结果包括：所述智能体模型采用reasoning andacting框架控制打击评估计算模型中各个模型的执行顺序，并基于所述各个模型的计算结果生成返回结果。

6.根据权利要求5所述的基于多元融合的打击信息生成方法，其特征在于，所述基于所述各个模型的计算结果生成返回结果包括：

7.根据权利要求6所述的基于多元融合的打击信息生成方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彦，王露，尹鹏，晏江，袁梦琦，黄风雷，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：