一种基于大数据的仿真系统效能评估方法与流程

本发明属于仿真推演，具体来说，涉及一种基于大数据的仿真系统效能评估方法。

背景技术：

1、随着复杂系统仿真技术、计算能力和数据管理能力的发展，仿真模型粒度越来越细，体系仿真实验因子多、因子空间规模大、因子间关系复杂并存在组合约束，而且对体系对抗中的大规模、复杂相关、不确定、智能、自适应等特性的仿真能力也逐渐增强。与此同时，仿真数据逐步呈现大数据特点，评估指标之间也存在维度高和信息冗余、高度相关等突出问题。

2、传统的体系效能评估分析方法如ahp分析方法、组合赋权评估法、模糊综合评估法、灰色关联评估法等，难以对海量的仿真数据进行充分挖掘和探索，造成对体系仿真大数据高价值性的应用严重不足，而且需要专家分配评价属性的权值，相应的评估分析结论也不充分。针对体系仿真大数据等特点和评估指标体系高维度、高冗余、高相关等突出问题，开展结合深度学习技术的智能化评估技术研究，可望利用体系仿真大数据提供的大量训练样本，建立相应的智能化评估模型，为更加全面地探索实验设计空间、评估和优化体系效能等提供新的技术途径。

3、目前对于效能评估的研究存在的问题：

4、体系仿真技术不断发展，仿真涉及的数量不断增加，加大了效能评估模型的构建难度，传统的小数据模式和专家定性判断已不适用。

技术实现思路

1、针对现有体系仿真技术不断发展，仿真涉及的数量不断增加，加大了效能评估模型的构建难度的问题，本发明提供了一种基于大数据的仿真系统效能评估方法。

2、为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：

3、一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，包括步骤：

4、s1、仿真平台数据获取：对评估对象相关数据进行抽取，在抽取过程中设置标签，根据标签对数据进行校验；

5、s2、仿真平台数据处理：对评估对象数据进行清洗，包括提出噪声数据、计算推导数据中的缺省值、清楚重复数据和完成转换数据类型；

6、s3、仿真数据效能评估分析：对处理好的数据执行评估功能，依据用户选择的评估方案，调取对应的评估算法，选择待评估的数据集，对评估任务按照绑定的评估流程完成评估计算工作。

7、进一步地，仿真平台数据获取的详细步骤：

8、s101、分析评估对象的特征属性，对特征进行统计和总结；如装备机动能力、弹药补给情况、情报接收等特征。

9、s102、评估对象数据的标识位设置标签模板，根据评估数据采集项的特征进行标签设置；如通信设备、电子侦察等标签。

10、s103、相似的数据需要给标签设置一定的阈值范围；如装备轻度毁伤的数值在【0-0.3】内，防止评估对象数据较多。

11、s104、对于数据差别在可控阂值范围内的数据进行复制，并转移到一个数据集中。作为研究分析中的目标数据。

12、进一步地，仿真平台数据处理的详细步骤，使用邻近排序算法去除重复的数据，基于排序比较进行重复记录检测的：

13、s201、评估数据设置排序的关键字，从数据属性中抽取一个子串或者子集序列进行键值计算；

14、s202、根据关键字将数据集中的数据完成排序工作；使潜在的有可能出现重复的数据尽最大的可能将其调整到邻近的区域内，从而可以对特定的记录在一定范围内进行匹配。

15、s203、按照关键字对数据集中的数据进行排序，把重复的数据调整到邻区；方便支持特定数据的查询。

16、s204、在排序完成后的数据集上滑动一个固定大小的窗口，数据集中的数据每次进与串口中的数据进行比较，假设窗口的大小为w条记录，则每条新进入窗口的数据都要与串口中已存在的w-1条数据进行重复性检测，而后再讲此窗口中的w条数据作为下一轮的比较对象。

17、进一步地，仿真效能评估分析详细步骤：

18、s301、指标计算，包括底层指标算法、指标计算算子、指标聚合算法和指标权重算法；

19、s302、评估结果展示，提供评估结果的多维可视化展现，评估结果以表格、统计图方式展示计算结果，用户通过评估数据集、能力指标两个维度对评估结果进行对比分析展示，还对评估数据集的计算结果和综合排序；

20、s303、评估报告生成，将评估过程和评估结果数据进行整合，将其生成为清晰、准确的评估报告文档，报告中从任务需求分析、指标体系构建、评估数据与评估指标的关联关系、评估过程及评估结果。

21、进一步地，底层指标算法，从现有数据源中提取的原始数据，也可以通过计算和转换方式从原始数据中得出的中间结果；

22、指标计算算子，用于满足各种指标算法的应用和编辑需求；

23、指标聚合算法，将底层指标进行综合和聚合，形成对体系能力的综合评价；

24、指标权重算法，在评估过程中对不同指标的重要程度进行量化的过程。

25、本发明相比现有技术，具有如下有益效果：

26、解决传统评估方法难以对海量的仿真数据进行充分挖掘和探索，造成对体系仿真大数据高价值性的应用严重不足，而且需要专家分配评价属性的权值，相应的评估分析结论也不充分的问题。但由于大数据平台缺少统一的管理接口，这就造成平台的开发需要对管理系统进行深度定制。

技术特征：

1.一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，其特征在于，仿真平台数据获取的详细步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，其特征在于，仿真平台数据处理的详细步骤，使用邻近排序算法去除重复的数据，基于排序比较进行重复记录检测的：

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，其特征在于，仿真效能评估分析详细步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，其特征在于，底层指标算法，从现有数据源中提取的原始数据，也可以通过计算和转换方式从原始数据中得出的中间结果；

技术总结
本发明公开一种基于大数据的仿真系统效能评估方法，其特征在于，包括步骤：S1、仿真平台数据获取：对评估对象相关数据进行抽取，在抽取过程中设置标签，根据标签对数据进行校验；S2、仿真平台数据处理：对评估对象数据进行清洗，包括提出噪声数据、计算推导数据中的缺省值、清楚重复数据和完成转换数据类型；S3、仿真数据效能评估分析：对处理好的数据执行评估功能，依据用户选择的评估方案，调取对应的评估算法，选择待评估的数据集，对评估任务按照绑定的评估流程完成评估计算工作。本发明难以对海量的仿真数据进行充分挖掘和探索，造成对体系仿真大数据高价值性的应用严重不足的问题。

技术研发人员：程鑫,曹畅,潘倩
受保护的技术使用者：西安空天仿真科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/7