【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于仿真推演，具體來說，涉及一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法。
技術(shù)介紹
1、隨著復(fù)雜系統(tǒng)仿真技術(shù)、計(jì)算能力和數(shù)據(jù)管理能力的發(fā)展，仿真模型粒度越來越細(xì)，體系仿真實(shí)驗(yàn)因子多、因子空間規(guī)模大、因子間關(guān)系復(fù)雜并存在組合約束，而且對(duì)體系對(duì)抗中的大規(guī)模、復(fù)雜相關(guān)、不確定、智能、自適應(yīng)等特性的仿真能力也逐漸增強(qiáng)。與此同時(shí)，仿真數(shù)據(jù)逐步呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，評(píng)估指標(biāo)之間也存在維度高和信息冗余、高度相關(guān)等突出問題。
2、傳統(tǒng)的體系效能評(píng)估分析方法如ahp分析方法、組合賦權(quán)評(píng)估法、模糊綜合評(píng)估法、灰色關(guān)聯(lián)評(píng)估法等，難以對(duì)海量的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘和探索，造成對(duì)體系仿真大數(shù)據(jù)高價(jià)值性的應(yīng)用嚴(yán)重不足，而且需要專家分配評(píng)價(jià)屬性的權(quán)值，相應(yīng)的評(píng)估分析結(jié)論也不充分。針對(duì)體系仿真大數(shù)據(jù)等特點(diǎn)和評(píng)估指標(biāo)體系高維度、高冗余、高相關(guān)等突出問題，開展結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能化評(píng)估技術(shù)研究，可望利用體系仿真大數(shù)據(jù)提供的大量訓(xùn)練樣本，建立相應(yīng)的智能化評(píng)估模型，為更加全面地探索實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)空間、評(píng)估和優(yōu)化體系效能等提供新的技術(shù)途徑。
3、目前對(duì)于效能評(píng)估的研究存在的問題：
4、體系仿真技術(shù)不斷發(fā)展，仿真涉及的數(shù)量不斷增加，加大了效能評(píng)估模型的構(gòu)建難度，傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)模式和專家定性判斷已不適用。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有體系仿真技術(shù)不斷發(fā)展，仿真涉及的數(shù)量不斷增加，加大了效能評(píng)估模型的構(gòu)建難度的問題，本專利技術(shù)提供了一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法。
2、為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的
3、一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，包括步驟：
4、s1、仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)獲取：對(duì)評(píng)估對(duì)象相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，在抽取過程中設(shè)置標(biāo)簽，根據(jù)標(biāo)簽對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)；
5、s2、仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)處理：對(duì)評(píng)估對(duì)象數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括提出噪聲數(shù)據(jù)、計(jì)算推導(dǎo)數(shù)據(jù)中的缺省值、清楚重復(fù)數(shù)據(jù)和完成轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型；
6、s3、仿真數(shù)據(jù)效能評(píng)估分析：對(duì)處理好的數(shù)據(jù)執(zhí)行評(píng)估功能，依據(jù)用戶選擇的評(píng)估方案，調(diào)取對(duì)應(yīng)的評(píng)估算法，選擇待評(píng)估的數(shù)據(jù)集，對(duì)評(píng)估任務(wù)按照綁定的評(píng)估流程完成評(píng)估計(jì)算工作。
7、進(jìn)一步地，仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)獲取的詳細(xì)步驟：
8、s101、分析評(píng)估對(duì)象的特征屬性，對(duì)特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和總結(jié)；如裝備機(jī)動(dòng)能力、彈藥補(bǔ)給情況、情報(bào)接收等特征。
9、s102、評(píng)估對(duì)象數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)位設(shè)置標(biāo)簽?zāi)０澹鶕?jù)評(píng)估數(shù)據(jù)采集項(xiàng)的特征進(jìn)行標(biāo)簽設(shè)置；如通信設(shè)備、電子偵察等標(biāo)簽。
10、s103、相似的數(shù)據(jù)需要給標(biāo)簽設(shè)置一定的閾值范圍；如裝備輕度毀傷的數(shù)值在【0-0.3】?jī)?nèi)，防止評(píng)估對(duì)象數(shù)據(jù)較多。
11、s104、對(duì)于數(shù)據(jù)差別在可控閡值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，并轉(zhuǎn)移到一個(gè)數(shù)據(jù)集中。作為研究分析中的目標(biāo)數(shù)據(jù)。
12、進(jìn)一步地，仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)處理的詳細(xì)步驟，使用鄰近排序算法去除重復(fù)的數(shù)據(jù)，基于排序比較進(jìn)行重復(fù)記錄檢測(cè)的：
13、s201、評(píng)估數(shù)據(jù)設(shè)置排序的關(guān)鍵字，從數(shù)據(jù)屬性中抽取一個(gè)子串或者子集序列進(jìn)行鍵值計(jì)算；
14、s202、根據(jù)關(guān)鍵字將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)完成排序工作；使?jié)撛诘挠锌赡艹霈F(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)盡最大的可能將其調(diào)整到鄰近的區(qū)域內(nèi)，從而可以對(duì)特定的記錄在一定范圍內(nèi)進(jìn)行匹配。
15、s203、按照關(guān)鍵字對(duì)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，把重復(fù)的數(shù)據(jù)調(diào)整到鄰區(qū)；方便支持特定數(shù)據(jù)的查詢。
16、s204、在排序完成后的數(shù)據(jù)集上滑動(dòng)一個(gè)固定大小的窗口，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)每次進(jìn)與串口中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，假設(shè)窗口的大小為w條記錄，則每條新進(jìn)入窗口的數(shù)據(jù)都要與串口中已存在的w-1條數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)性檢測(cè)，而后再講此窗口中的w條數(shù)據(jù)作為下一輪的比較對(duì)象。
17、進(jìn)一步地，仿真效能評(píng)估分析詳細(xì)步驟：
18、s301、指標(biāo)計(jì)算，包括底層指標(biāo)算法、指標(biāo)計(jì)算算子、指標(biāo)聚合算法和指標(biāo)權(quán)重算法；
19、s302、評(píng)估結(jié)果展示，提供評(píng)估結(jié)果的多維可視化展現(xiàn)，評(píng)估結(jié)果以表格、統(tǒng)計(jì)圖方式展示計(jì)算結(jié)果，用戶通過評(píng)估數(shù)據(jù)集、能力指標(biāo)兩個(gè)維度對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析展示，還對(duì)評(píng)估數(shù)據(jù)集的計(jì)算結(jié)果和綜合排序；
20、s303、評(píng)估報(bào)告生成，將評(píng)估過程和評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，將其生成為清晰、準(zhǔn)確的評(píng)估報(bào)告文檔，報(bào)告中從任務(wù)需求分析、指標(biāo)體系構(gòu)建、評(píng)估數(shù)據(jù)與評(píng)估指標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系、評(píng)估過程及評(píng)估結(jié)果。
21、進(jìn)一步地，底層指標(biāo)算法，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)源中提取的原始數(shù)據(jù)，也可以通過計(jì)算和轉(zhuǎn)換方式從原始數(shù)據(jù)中得出的中間結(jié)果；
22、指標(biāo)計(jì)算算子，用于滿足各種指標(biāo)算法的應(yīng)用和編輯需求；
23、指標(biāo)聚合算法，將底層指標(biāo)進(jìn)行綜合和聚合，形成對(duì)體系能力的綜合評(píng)價(jià)；
24、指標(biāo)權(quán)重算法，在評(píng)估過程中對(duì)不同指標(biāo)的重要程度進(jìn)行量化的過程。
25、本專利技術(shù)相比現(xiàn)有技術(shù)，具有如下有益效果：
26、解決傳統(tǒng)評(píng)估方法難以對(duì)海量的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘和探索，造成對(duì)體系仿真大數(shù)據(jù)高價(jià)值性的應(yīng)用嚴(yán)重不足，而且需要專家分配評(píng)價(jià)屬性的權(quán)值，相應(yīng)的評(píng)估分析結(jié)論也不充分的問題。但由于大數(shù)據(jù)平臺(tái)缺少統(tǒng)一的管理接口，這就造成平臺(tái)的開發(fā)需要對(duì)管理系統(tǒng)進(jìn)行深度定制。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)獲取的詳細(xì)步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)處理的詳細(xì)步驟，使用鄰近排序算法去除重復(fù)的數(shù)據(jù)，基于排序比較進(jìn)行重復(fù)記錄檢測(cè)的：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，仿真效能評(píng)估分析詳細(xì)步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，底層指標(biāo)算法，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)源中提取的原始數(shù)據(jù)，也可以通過計(jì)算和轉(zhuǎn)換方式從原始數(shù)據(jù)中得出的中間結(jié)果；
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)獲取的詳細(xì)步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的仿真系統(tǒng)效能評(píng)估方法，其特征在于，仿真平臺(tái)數(shù)據(jù)處理的詳細(xì)步驟，使用鄰近排序算法去除重復(fù)的數(shù)據(jù)，基...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：程鑫，曹暢，潘倩，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：西安空天仿真科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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