【技术实现步骤摘要】
本申请涉及对抗体系能效评估，特别是涉及一种对抗体系效能评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、在现代对抗体系效能评估领域，传统的评估方法往往依赖于经验公式和定性分析，这些方法在处理简单或已知的冲突场景时表现尚可。
2、然而，随着对抗形式的演变和环境的日益复杂化，这些传统方法在面对多变的策略条件、多维度的对抗要素以及高度不确定性的对抗环境时，其评估结果的准确性和可靠性受到了严重挑战。
3、此外，现有的机器学习方法，如支持向量机（svm）、神经网络等，虽然在某些方面有所突破，但它们在处理小样本数据、非线性关系以及高维特征空间时，往往需要大量的计算资源，且模型的泛化能力受限。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够进行综合效能评价的对抗体系效能评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
2、一种对抗体系效能评估方法，所述方法包括：
3、获取对抗体系的初始效能指标样本数据集，并根据所述初始效能指标样本数据集按照体系级...
【技术保护点】
1.一种对抗体系效能评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在构建分层指标贝叶斯立体网络时：
3.根据权利要求2所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在构建某一层指标贝叶斯网络时，将当前层中的所有指标作为节点，并根据各指标之间的关系定义相应节点之间的边；
4.根据权利要求3所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在构建某一层指标贝叶斯网络时，对当前层中的所有指标的值进行归一化处理后，采用条件概率分布作为相关两节点之间的边。
5.根据权利要求4所述的对抗体系效能评估...
【技术特征摘要】
1.一种对抗体系效能评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在构建分层指标贝叶斯立体网络时：
3.根据权利要求2所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在构建某一层指标贝叶斯网络时，将当前层中的所有指标作为节点，并根据各指标之间的关系定义相应节点之间的边；
4.根据权利要求3所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在构建某一层指标贝叶斯网络时，对当前层中的所有指标的值进行归一化处理后，采用条件概率分布作为相关两节点之间的边。
5.根据权利要求4所述的对抗体系效能评估方法，其特征在于，在利用高斯过程回归模...
【专利技术属性】
技术研发人员：马建军，黄丹棚，朋驰，何咏翔，张瀚文，李鹏，孙未蒙，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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