CN110889207A - 一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，包括以下步骤：获取参考学习样本集‑获取参考学习样本集‑评估不确定性影响程度‑评估噪声影响程度‑评估可信度。本发明应用深度学习方法，综合考虑不确定性和噪声的影响，对待检验模型的可信度评估更加可靠，并通过应用从仿真学习样本(待检验模型)到参考学习样本(参考模型)到逆向映射关系，避免正向映射时可能出现的模糊现象，提高可信度评估的准确性，通过深度学习方法和基于损失函数的优化模型，降低体系作战仿真可信度评估的实施难度，实现自适应智能评估和模型筛选。

Description

一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法
技术领域
本发明涉及一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，属于体系作战仿真建模技术领域。
背景技术
随着战场环境、对抗博弈行为日益复杂多变，建模与仿真在复杂大系统和复杂体系研究的地位越来越重要，但也使得体系作战仿真的可信度难以定量分析、计算和评价，特别是在体系及复杂系统的前期概念论证、开发阶段，为满足方案的快速迭代，大多采用面向作战任务、以设计指标为主的粗颗粒度、功能级仿真模型，使得仿真结果的可信度不高，如何构建高可信度的功能级仿真模型成为制约体系作战建模与仿真的关键因素。
随着云仿真技术的研究与应用，可从云端获得大量的系统/子系统/组件的功能级模型，并通过组合方式形成复杂装备模型，但是难以解决复杂大系统及复杂体系内部子系统之间的交互关系问题，且由于体系攻防对抗场景下装备之间的交互事件、交互行为复杂，通过传统的输出结果、静态交互关系检测难以衡量组合模型的可信度，且评估效率较低，难以通过传统方法实现仿真模型验证的自动化。体系作战仿真所需的深度学习方法通过智能学习准确度较高的精细粒度模型、功能级组合模型的大量输入－输出序列，建立各自输出集合的特征表示，将功能级组合模型的可信度评估问题转换成两个特征表示的相似性问题，降低了评估难度，提高评估效率。目前，已有将人工神经网络方法用于单个组件模型单可信度评估，但侧重于可信度评估指标体系层次聚合过程中的权重确定，尚未见到本申请中涉及的方法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，该基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法解决了功能级装备模型的可信度不高的问题，应用深度学习方法和自适应优化方法，将组合模型的可信度问题转换成特征表示的关联概率问题，实现组合模型的可信度智能评估，在提高评估效率的同时，降低了组合模型的不确定性和噪声因素的影响。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，包括以下步骤：
①获取参考学习样本集：选取经过校验的最高精度模型作为参考模型，获取参考模型在不同输入条件下的输出，组成参考学习样本集；
②获取仿真学习样本集：从云端选取不同颗粒度、不同应用场景的待检验模型，获取待检验模型在不同输入条件下的输出，组成仿真学习样本集；
③评估一致程度：将参考学习样本集和仿真学习样本集输入深度学习模型，获取特征矩阵，并通过相似性度量法，获取参考学习样本集和仿真学习样本集的一致程度；
④评估不确定性影响程度：通过交叉损失函数和交叉熵，计算从第i个参考学习样本表示向量到第j个仿真学习样本表示向量，再正确返回到第i个参考学习样本表示向量的关联概率，评估仿真学习样本集的不确定性对可信度评估的影响；
⑤评估噪声影响程度：通过计算目标均匀分布和影响概率之间的交叉熵，评估仿真学习样本的噪声因素对可信度评估的影响；
⑥评估可信度：采用多目标优化算法实现待检验模型的可信度动态智能评估。
所述步骤①中，输入条件在体系作战仿真需求约束范围内。
所述步骤①中，输出包括在输入条件下，参考模型的过程数据、信息交互和最终结果。
所述步骤②中，输入条件与步骤①的输入条件，在参数类型、个数上相同。
所述步骤⑥中，采用自适应优化方法动态调整仿真学习样本集的不确定性和噪声因素的权重，获取仿真学习样本集和参考学习样本集一致性的最大值，评估待检验模型的可信度。
本发明的有益效果在于：
1、应用深度学习方法，综合考虑不确定性和噪声的影响，对待检验模型的可信度评估更加可靠；
2、通过应用从仿真学习样本(待检验模型)到参考学习样本(参考模型)到逆向映射关系，避免正向映射时可能出现的模糊现象，提高可信度评估的准确性；
3、通过深度学习方法和基于损失函数的优化模型，降低体系作战仿真可信度评估的实施难度，实现自适应智能评估和模型筛选。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，包括以下步骤：
①获取参考学习样本集：选取经过校验的最高精度模型作为参考模型，获取参考模型在不同输入条件下的输出，组成参考学习样本集；
②获取仿真学习样本集：从云端选取不同颗粒度、不同应用场景的待检验模型，获取待检验模型在不同输入条件下的输出，组成仿真学习样本集，即待检验模型学习样本集，因而待检验模型的可信度可定义为仿真学习样本集与参考学习样本集的一致性；
③评估一致程度：将参考学习样本集和仿真学习样本集输入深度学习模型，获取特征矩阵，并通过相似性度量法，获取参考学习样本集和仿真学习样本集的一致程度；
④评估不确定性影响程度：通过交叉损失函数和交叉熵，计算从第i个参考学习样本表示向量到第j个仿真学习样本表示向量，再正确返回到第i个参考学习样本表示向量的关联概率，评估仿真学习样本集的不确定性对可信度评估的影响；
⑤评估噪声影响程度：通过计算目标均匀分布和影响概率之间的交叉熵，评估仿真学习样本的噪声因素对可信度评估的影响；
⑥评估可信度：采用多目标优化算法实现待检验模型的可信度动态智能评估。
所述步骤①中，输入条件在体系作战仿真需求约束范围内。
所述步骤①中，输出包括在输入条件下，参考模型的过程数据、信息交互和最终结果，以实现对待检验模型的全面评估。
所述步骤②中，输入条件与步骤①的输入条件，在参数类型、个数上需严格相同，但取值不一定相同。
所述步骤⑥中，为准确评估待检验模型的可信度，采用自适应优化方法动态调整仿真学习样本集的不确定性和噪声因素的权重，获取仿真学习样本集和参考学习样本集一致性的最大值，评估待检验模型的可信度。
实施例
如上所述，针对体系作战背景下的雷达系统模型，给出在云仿真背景下，雷达组合模型基于深度学习方法的可信度评估流程，具体实施方法如下：
步骤1：获取参考学习样本集：以经过校验的信号级雷达模型或雷达模拟器为参考模型，若给定m个不同的输入条件，则可获得包含m个学习样本的参考学习样本集，每个学习样本包含p个输出；
步骤2:获取仿真学习样本集：与步骤1类似，对从云端获取的不同颗粒度的雷达功能级模型，若给定n个不同的输入条件，可获得包含n个学习样本的仿真学习样本集；
步骤3：将参考学习样本集和仿真学习样本集输入到深度学习模型中，可得到与之对应特征矩阵表示Am×p和Bn×p，并采用点积方式度量特征矩阵A和B的相似性，即：
M＝Am×p·Bn×p
其中，A和B表示批数据的矩阵，m×p和n×p分别表示样本的索引。
步骤4：估计参考学习样本的不确定性对可信度评估的影响：
步骤4.1:定义从第i个参考学习样本表示向量到第k个仿真学习样本表示向量，再到第j个参考学习样本表示向量的关联概率：
Figure BDA0002266129620000061
其中，
Figure BDA0002266129620000062
和
Figure BDA0002266129620000063
分别为从A到B的正向关联概率和从B到A的逆向关联概率，该关联概率均可通过交叉损失函数确定，即：
Figure BDA0002266129620000064
步骤4.2:通过计算样本表示正确往返T与关联概率Paba之间的交叉熵
Figure BDA0002266129620000065
确定不确定性的损失，即：
Figure BDA0002266129620000066
其中，正确往返T定义为：
Figure BDA0002266129620000067
|class(Ai)|是样本表示Ai在A中出现的次数。
步骤5：计算均匀目标分布V和影响概率Pinf之间的交叉熵
Figure BDA0002266129620000074
确定估计仿真学习样本的噪声因素对可信度评估的影响，即：
Figure BDA0002266129620000071
其中，B中仿真样本中噪声的影响概率为
Figure BDA0002266129620000072
均匀目标分布定义为Vj＝1/|Bj|。
步骤6：采用多目标优化算法实现待检验模型的可信度动态智能评估，优化目标函数定义为：
Figure BDA0002266129620000073
其中，l(w)＝||y-fw(x)||2为不确定性luncertainty的损失函数，fw(x)为仿真样本x在深度神经网络的输出，σ为深度神经网络学习后的噪声参数。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
①获取参考学习样本集：选取经过校验的最高精度模型作为参考模型，获取参考模型在不同输入条件下的输出，组成参考学习样本集；
②获取仿真学习样本集：从云端选取不同颗粒度、不同应用场景的待检验模型，获取待检验模型在不同输入条件下的输出，组成仿真学习样本集；
③评估一致程度：将参考学习样本集和仿真学习样本集输入深度学习模型，获取特征矩阵，并通过相似性度量法，获取参考学习样本集和仿真学习样本集的一致程度；
④评估不确定性影响程度：通过交叉损失函数和交叉熵，计算从第i个参考学习样本表示向量到第j个仿真学习样本表示向量，再正确返回到第i个参考学习样本表示向量的关联概率，评估仿真学习样本集的不确定性对可信度评估的影响；
⑤评估噪声影响程度：通过计算目标均匀分布和影响概率之间的交叉熵，评估仿真学习样本的噪声因素对可信度评估的影响；
⑥评估可信度：采用多目标优化算法实现待检验模型的可信度动态智能评估。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，其特征在于：所述步骤①中，输入条件在体系作战仿真需求约束范围内。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，其特征在于：所述步骤①中，输出包括在输入条件下，参考模型的过程数据、信息交互和最终结果。
4.如权利要求1所述的基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，其特征在于：所述步骤②中，输入条件与步骤①的输入条件，在参数类型、个数上相同。
5.如权利要求1所述的基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法，其特征在于：所述步骤⑥中，采用自适应优化方法动态调整仿真学习样本集的不确定性和噪声因素的权重，获取仿真学习样本集和参考学习样本集一致性的最大值，评估待检验模型的可信度。
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