一种通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法

本申请涉及无人机任务效能评估，特别是涉及一种通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法。

背景技术：

1、随着无人机技术的发展，无人机的应用越来越广泛，比如抗震救灾中进行生存人员侦察，在农业生产领域进行农药任务喷洒工作，由于不同任务类型、不同应用背景下，任务执行效能评估需要考虑的指标因素各不相同，因此，若不考虑指标体系的通用化与自动化辅助生成手段，任务执行效能评估指标构建效率将极大降低，进而影响无人机的任务规划。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高无人机任务执行效能评估指标效率的通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法。

2、一种通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法，所述方法包括：

3、采用网络层次分析方法进行指标体系结构设计，在网络层设计通用加具化的两级指标体系结构形成两级评估指标体系；两级评估指标体系包括通用层和具化层；

4、在通用层根据任务收益、任务代价和任务风险设计通用化效能评估指标模型；

5、在具化层根据预先获取的任务执行效能评估的业务需求，数据特征和领域模型构建面向任务执行效能领域的知识图谱模型，根据知识图谱模型和预先设置的信息抽取模型构建具化效能评估指标生成模型；

6、根据通用化效能评估指标模型或具化效能评估指标生成模型进行评估指标构建并对构建的评估指标进行权重设置和无量纲处理。

7、在一个实施例中，在网络层设计通用加具化的两级指标体系结构形成两级评估指标体系，包括：

8、采用网络层次分析方法进行指标体系结构设计，在网络层设计通用加具化的两级指标体系结构，提取共用上层指标部分构成通用指标层，与具体任务类型相关的专用下层指标部分构成具化指标层，形成两级评估指标体系。

9、在一个实施例中，对知识图谱中的概念实体、实体间关系以及标注方法体系进行详细分类和定义。

10、在一个实施例中，根据知识图谱模型和预先设置的信息抽取模型构建具化效能评估指标生成模型，包括：

11、根据知识图谱模型对预先获取的来源数据进行语料标注并训练信息抽取模型，对信息抽取模型进行抽样实验，根据实验结果对信息抽取模型进行不断调优，得到调优后的信息抽取模型；来源数据为半结构化数据和非结构化数据；半结构化数据表示有特定格式和组织的数据，有特定格式和组织的数据包括无人机的飞行日志、传感器数据和gps坐标；非结构化数据是指没有特定格式和组织的数据，没有特定格式和组织的数据包括无人机飞行过程中的图像、视频和声音以及无人机飞行过程中的相关文本描述和报告；

12、根据调优后的信息抽取模型进行信息抽取，利用抽取后的信息抽取对语料标注的来源数据进行校验，得到校验结果；信息抽取包括实体抽取、关系抽取和属性抽取；

13、利用校验结果反馈优化信息抽取模型，得到反馈优化后的信息抽取模型；

14、根据反馈优化后的信息抽取模型进行信息抽取，得到指标数据；

15、利用指标数据和预先获取的结构化数据进行数据整合，根据整合后的数据对知识图谱模型进行训练，得到训练好的知识图谱模型；

16、构建数据加工算法，根据数据加工算法、反馈优化后的信息抽取模型和训练好的知识图谱模型构建进行具化效能评估指标生成模型。

17、在一个实施例中，数据加工算法包括数据检索模块、数据推理模块以及数据关联模块；

18、数据检索模块根据搜索引擎中间件es构建基于全文的甚至基于语义的快速检索系统，用于进行数据检索；

19、数据推理模块根据嵌入式学习方法，将知识图谱全局信息编码到向量空间，并采用路径游走方案增强推理能力；数据推理模块包括全局推理、局部推理和推理结果融合；

20、数据关联模块用于利用简单的启发式规则，从句子中识别出候选实体与属性值对，根据pagerank图算法和ap聚类算法对候选实体与属性值自动识别触发词，根据识别的触发词对属性类型进行分类关联。

21、在一个实施例中，对构建的评估指标进行权重设置包括：

22、对构建的评估指标进行元素关联性描述，利用元素关联性进行组间权重计算和建立元素判断矩阵；

23、根据元素判断矩阵计算全部判断矩阵，利用全部判断矩阵构造初始超矩阵，根据初始超据怎和组间权重构建极限超矩阵，根据极限超矩阵进行评估指标的权重设置。

24、在一个实施例中，评估指标包括定性指标和定量指标；对评估指标进行无量纲化处理的过程包括：

25、对于定性指标采用模糊测度理论进行无量纲化处理，得到定性指标的模糊评判矩阵；

26、根据隶属度函数对定量指标进行无量纲化处理，得出定量指标的模糊评判矩阵。

27、上述一种通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法，本申请通过采用网络层次分析的方法进行指标体系结构分析，在网络层设计“通用+具化”的两级指标体系结构，提取共用上层指标部分构成通用指标层，与具体任务类型、任务样式相关的专用下层指标部分构成具化指标层，形成两级评估指标体系并引入自学习机制的知识图谱，实现指标体系的自动抽取与自动构建，大大提高了指标构建的准确率和效率。

技术特征：

1.一种通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在网络层设计通用加具化的两级指标体系结构形成两级评估指标体系，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对知识图谱中的概念实体、实体间关系以及标注方法体系进行详细分类和定义。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据知识图谱模型和预先设置的信息抽取模型构建具化效能评估指标生成模型，包括：

5.根据权利要去4所述的方法，其特征在于，所述数据加工算法包括数据检索模块、数据推理模块以及数据关联模块；

6.根据权利要去1所述的方法，其特征在于，对构建的评估指标进行权重设置包括：

7.根据权利要去1所述的方法，其特征在于，所述评估指标包括定性指标和定量指标；对所述评估指标进行无量纲化处理的过程包括：

技术总结
本申请涉及一种通用化及自动化的无人机任务效能评估指标构建方法。所述方法包括：采用网络层次分析方法进行指标体系结构设计，在网络层设计通用加具化的两级指标体系结构形成两级评估指标体系；在通用层根据任务收益、任务代价和任务风险设计通用化效能评估指标模型；在具化层根据预先获取的任务执行效能评估的业务需求，数据特征和领域模型构建面向任务执行效能领域的知识图谱模型，根据知识图谱模型和预先设置的信息抽取模型构建具化效能评估指标生成模型；根据通用化效能评估指标模型或具化效能评估指标生成模型进行评估指标构建并对构建的评估指标进行权重设置和无量纲处理。采用本方法能够提高无人机任务执行效能评估指标效率。

技术研发人员：程光权,黄魁华,刘忠,黄金才,胡星辰,范长俊,罗志浩
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15