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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程保障能力效能分析

    2023-03-24 06:44:41馬曉宇孫丹劉曉
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2023年4期
    關(guān)鍵詞:評(píng)估模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    馬曉宇 孫丹 劉曉

    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);工程保障;效能分析;評(píng)估模型;網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    1 引言

    工程保障裝備保障效能是工程保障裝備在實(shí)施保障活動(dòng)中發(fā)揮作用的有效程度,是裝備保障體系的主體要素和結(jié)構(gòu)機(jī)制、運(yùn)行狀態(tài)及其共同作用結(jié)果的綜合反映[1]。主要表現(xiàn)為裝備在完成保障任務(wù)的過(guò)程中,將其潛在保障能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際保障能力程度。它是衡量裝備運(yùn)用質(zhì)量、運(yùn)用時(shí)效、運(yùn)用效果的綜合性標(biāo)準(zhǔn)[2] [3]。有助指揮員對(duì)工程保障裝備的保障能力有深刻認(rèn)識(shí),為保障決策做支撐。

    2 構(gòu)建指標(biāo)體系及方法

    2.1 工程保障裝備效能評(píng)估現(xiàn)狀

    當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外對(duì)主戰(zhàn)裝備效能評(píng)估較多,對(duì)工程保障裝備保障效能評(píng)估研究較少。原因是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外工程保障裝備種類多,專業(yè)駁雜,作戰(zhàn)場(chǎng)景和流程相對(duì)復(fù)雜,邏輯分支多樣,需根據(jù)具體的實(shí)時(shí)戰(zhàn)場(chǎng)情況自主智能地進(jìn)行選擇,難度較大。目前,尚未實(shí)現(xiàn)工程保障的自主決策,保障指揮的自主學(xué)習(xí)和規(guī)劃技術(shù)亟待突破。

    目前一般對(duì)武器裝備評(píng)估方法有層次分析法、灰度分析、模糊評(píng)價(jià)等。這些方法需確定各指標(biāo)變量規(guī)律,通過(guò)層次分析的方式建立評(píng)價(jià)模型,通過(guò)模擬,依靠專家評(píng)價(jià)評(píng)分的方法,主觀成分大;此外,傳統(tǒng)方法對(duì)目前裝備架構(gòu)和作戰(zhàn)環(huán)境的適應(yīng)能力低,計(jì)算過(guò)程比較復(fù)雜。因此,有人提出了具有數(shù)據(jù)處理能力更強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效能評(píng)估方法[4]。本文建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程保障裝備保障效能評(píng)估模型,對(duì)工程保障裝備的保障效能進(jìn)行定量評(píng)估。

    2.2 工程保障裝備保障效能影響分析

    工程保障裝備保障效能的影響因素既有裝備自身能力的原因,也有外部因素的原因。首先,裝備自身能力、裝備使用情況、人員對(duì)裝備的熟練程度、裝備等級(jí)事故影響裝備保障效能的發(fā)揮;其次,器材保障、指揮機(jī)構(gòu)情況、人員對(duì)工程保障裝備的操作使用以及裝備維修、裝備搶修等制約裝備保障的效果;此外,戰(zhàn)場(chǎng)因素包括地形、電磁、氣候、水文等自然環(huán)境和敵方的打擊強(qiáng)度和自身的保障任務(wù),也是影響保障效能的重要外部原因。

    2.3 裝備保障作戰(zhàn)效能評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建

    工程保障裝備評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立是進(jìn)行評(píng)價(jià)的前提。表征工程保障裝備保障效果的因素很多,太過(guò)煩瑣。為了更客觀、科學(xué)地評(píng)價(jià)工程保障裝備保障效果,本文對(duì)裝備使用、裝備維修、裝備搶修、器材保障、裝備保障組織指揮、戰(zhàn)場(chǎng)因素六個(gè)方面著手構(gòu)建一級(jí)指標(biāo)。

    工程保障裝備保障效能評(píng)估指標(biāo)體系如表1所示。

    2.4 評(píng)估方法確定

    從建立的評(píng)估指標(biāo)體系中可以看出,工程保障裝備作戰(zhàn)運(yùn)用效能評(píng)估指標(biāo)數(shù)目量較大,采用灰色理論或模糊綜合評(píng)估等方法均涉及從底層指標(biāo)向上聚合的過(guò)程,由于底層指標(biāo)數(shù)目量大,底層指標(biāo)的微小評(píng)估誤差可能導(dǎo)致聚合出來(lái)的綜合評(píng)估結(jié)果存在較大的誤差。為避免這種情況發(fā)生,此處采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行評(píng)估[5-6]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非常強(qiáng)的容錯(cuò)性,局部或部分神經(jīng)元受損后,對(duì)全局的活動(dòng)影響不大,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能和存儲(chǔ)功能,可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的隱含層代替評(píng)價(jià)指標(biāo)間復(fù)雜的關(guān)系,相關(guān)參數(shù)可以用已知數(shù)據(jù)不斷修正,網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)后可以初步確定這些相互關(guān)聯(lián)的參數(shù),并可用于新系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)。通過(guò)對(duì)樣本學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,能夠?qū)ο到y(tǒng)做出一個(gè)合理的評(píng)價(jià),是一種比較合適的評(píng)價(jià)方法。

    評(píng)估指標(biāo)體系量化分析主要是以數(shù)據(jù)或公式的形式表示指標(biāo)的有利程度或影響程度以及計(jì)算規(guī)則。主要分為對(duì)定量指標(biāo)的量化分析和對(duì)定性指標(biāo)的量化分析。對(duì)于定量指標(biāo),分析較為容易,可參照大綱或根據(jù)計(jì)算規(guī)則進(jìn)行分析。例如對(duì)于裝備完好率這一指標(biāo),可將其定義為:裝備完好率=裝備完好數(shù)/裝備實(shí)數(shù)*100%,其余指標(biāo)可參照?qǐng)?zhí)行。對(duì)于定性指標(biāo),多根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn),參考相關(guān)資料,以專家評(píng)定的方式量化分析。錄入戰(zhàn)場(chǎng)因素中的地形隱藏條件、打擊強(qiáng)度和作戰(zhàn)任務(wù)等指標(biāo)可進(jìn)行量化,其余類似指標(biāo)的量化方法可參照?qǐng)?zhí)行。

    3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建

    3.1 模型構(gòu)建

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為前饋多層式網(wǎng)絡(luò)模型、反饋遞歸網(wǎng)絡(luò)模型和隨機(jī)型網(wǎng)絡(luò)模型。多層前饋(BP) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣泛的一種網(wǎng)絡(luò)。其基本結(jié)構(gòu)式互連模式下的輸入層、隱含層和輸出層,常用的為3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[7]。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較難以確定的是隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。通常用下式表示:

    3.2 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射和近似功能,對(duì)正弦信號(hào)進(jìn)行近似以驗(yàn)證其可靠性。BP網(wǎng)絡(luò)的中間層神經(jīng)元數(shù)設(shè)為8個(gè),輸入層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為S型正切函數(shù),中間神經(jīng)元的傳遞函數(shù)是線性函數(shù),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)設(shè)定為Trainlm,近似的原始正弦信號(hào)f (t) = sin(πt)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。設(shè)置訓(xùn)練步數(shù)為50 次,訓(xùn)練目標(biāo)設(shè)置為0.01。

    通過(guò)仿真可以檢驗(yàn)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)的逼真效果,從上圖可以看出訓(xùn)練后的正弦信號(hào)的逼近效果非常好。

    4 模型設(shè)計(jì)及計(jì)算

    4.1 輸入層、隱含層、輸出層的設(shè)計(jì)

    基于建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸入層各要素之間沒(méi)有相互聯(lián)系,在對(duì)工程保障裝備進(jìn)行綜合評(píng)估時(shí),可選取最低層的評(píng)估指標(biāo),最終要能給出工程保障裝備保障效能的評(píng)估等級(jí):優(yōu)、良、中、差。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)于系統(tǒng)評(píng)估的指標(biāo)相對(duì)值為25,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4(分別對(duì)應(yīng)優(yōu)、良、中、差這4個(gè)評(píng)估等級(jí)),隱含層節(jié)點(diǎn)是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)選取[8]。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為25,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4,因此中間層隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇10(可調(diào)整)。節(jié)點(diǎn)激活函數(shù)選擇sigmoid函數(shù),學(xué)習(xí)速度設(shè)為0.5,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的最終允許誤差設(shè)定為0.0001,動(dòng)量常數(shù)設(shè)為0.1。

    4.2 訓(xùn)練樣本的構(gòu)造

    每個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本有25個(gè)輸入值,4個(gè)輸出值??梢赃@樣認(rèn)為:①若25個(gè)指標(biāo)值都在0.85以上,則系統(tǒng)的保障能力為優(yōu);②若25個(gè)指標(biāo)值均為0.7~0.8,則系統(tǒng)的保障能力為良;③若25 個(gè)指標(biāo)值為0.6~0.7。則系統(tǒng)的保障能力為中等;④若25個(gè)指標(biāo)值均為0.5~0.6,則系統(tǒng)的保障能力為差[9-10]。構(gòu)造出4 個(gè)訓(xùn)練樣本。

    從結(jié)果可以看出該模型達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的誤差范圍,能夠進(jìn)行綜合評(píng)估[11-13]。

    4.3 評(píng)估計(jì)算

    三個(gè)工程保障裝備效能評(píng)估指標(biāo)體系的量化值如下:

    從表中可以看出三個(gè)工程保障裝備保障效能在四個(gè)評(píng)價(jià)中的隸屬度,由最大隸屬度原則可以看出B型的保障效能屬于優(yōu),A型的保障效能屬于良,C型的保障效能屬于中等。通過(guò)對(duì)三個(gè)工程保障裝備保障效能的評(píng)估,都可以對(duì)三個(gè)工程保障裝備保障效能有定性和定量的認(rèn)識(shí)。指揮員可以根據(jù)其能力的不同對(duì)其賦予不同的任務(wù),對(duì)指揮員的決策也具有重要指導(dǎo)作用。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    如今信息技術(shù)高速發(fā)展,戰(zhàn)爭(zhēng)不確定性因素不斷增加。本文給出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程保障裝備保障能力效能研究方法。通過(guò)計(jì)算機(jī)的模擬收斂計(jì)算,很好地克服了傳統(tǒng)評(píng)估方法主觀性過(guò)強(qiáng)的缺點(diǎn),有助于指揮員對(duì)工程保障裝備的保障能力有更直觀的認(rèn)識(shí)。不僅可以提供檢驗(yàn)保障能力的手段,有效提高日常訓(xùn)練水平,還可以為將來(lái)指揮員的作戰(zhàn)決策提供依據(jù)。

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