基于云模型的信息化条件下军事训练效果研究*



基于云模型的信息化条件下军事训练效果研究*

范阳涛，汪民乐，朱亚红，陈大雷

(第二炮兵工程大学，陕西 西安710025)

摘要：针对信息化条件下军事训练凸显出的新特征规律，借鉴云理论的原理，提出基于云模型的信息化条件下军事训练效果评估模型。系统地描述评估指标体系的构建方法和云模型评估步骤，综合运用云模型云发生器、云合并算法、多属性评价方法，有效解决信息化条件下军事训练效果评估中定性描述与定量综合计算的问题。最终通过实例证明此方法能较好地融合主客观信息，有效地集成了模糊性和随机性，简单易行，可操作性强，为训练效果评估提供了一种有效方法，对定性综合评估研究具有参考价值。

关键词：军事训练；云模型；指标体系；多属性评价

0引言

军事训练作为一种重要而特殊的社会实践活动，与人类社会技术形态进步、战争形态演进、军队现代化建设同步发展，与国家政治、经济、科技和安全形势密切相关[1]。伴随着信息技术的飞速发展、战争形态的日益演变和现实军事斗争准备需求，促使军事训练不断向信息化条件下迈进。如何有效的发挥信息化条件下军事训练作为战争“预实践”的功能，如何有效的定量评估训练效果越来越成为研究的一个重要问题。

然而，目前对信息化条件下军事训练效果的评估还没有建立有效的评估方法。通常将模糊评估理论、灰色评估理论、层次分析法(AHP)、德菲尔方法、多元统计分析方法应用在军事训练效果评估领域。然而在评估的过程中存在许多定性指标以及区间数形式的定量指标，指标数据的获取存在模糊性和不确定性问题，评估效果都不是特别理想。如何表示和处理这些不确定性，一直是军事训练效果评估研究的重点和难点[2-3]。本文基于云模型理论，把自然语言中定性概念的模糊性和随机性综合在一起，解决了定性与定量概念的统一，更客观反应了评估指标的特征，使训练效果的综合评价更加客观。

1信息化条件下军事训练效果评估指标体系

1.1指标体系构建过程

构建信息化条件下评估指标体系关键在于评估指标对训练效能所起的影响，一般应该具备完备性、客观性、科学性。在实际研究中，训练效能评估指标体系的构造是一个“具体-抽象-具体”的辩证逻辑思维过程，是对信息化条件下军事训练的特点规律逐步深化、求精的过程。同时，指标体系构建也是一个动态的、不断完善的过程，需要经过多次反馈确定。其构建过程如图1所示。

图1　指标体系构建过程Fig.1　Building process of index system

1.2指标体系的建立

信息化条件下军事训练是提高军队基于信息系统体系作战能力的基本途径，“能打仗、打胜仗”军事训练的根本出发点和落脚点。考虑影响信息化条件下军事训练的多方面因素，建立如表1所示的多层次指标体系结构。

2云模型理论

云理论是由数据库中的知识发现即数据挖掘技术(knowledge discovery database，KDD)中发展起来的，体现定性与定量之间的不确定性转换，体现概念亦此亦彼的“软”边缘性的理论，已成为模糊数据发掘和信息处理的有力工具[4-5]。

表1　信息化条件下军事训练效果评估体系

2.1云的定义

2.2云模型的数字特征[6-7]

云用期望值Ex，熵En和超熵He3个数字特征值来表征。如图2所示。

期望Ex：是概念在论域中的中心值，即在论域空间中最能够代表这个定性概念的点，是这个概念量化的最典型样本点。熵En：代表一个定性概念的可度量粒度。通常熵越大，概念越宏观。熵还反映了定性概念的不确定性，表示在论域空间可以被定性概念接受的取值范围大小，即模糊度，是定性概念亦此亦彼性的度量。超熵He：也即熵En的熵，是熵的不确定性的度量，它反映代表定性概念值的样本出现的随机性，揭示了模糊性和随机性的关联。

图2　云的数字特征Fig.2　Digital characteristics of the cloud

可见，云模型不再强调精确的函数表示，而是利用3个数字特征表示概念的不确定性，通过特定的计算机算法来实现定性概念和定量表示的不确定转换，同时把模糊性(定性概念的亦此亦彼性)和随机性(隶属度的随机性)完全集成到了一起。

2.3发生器

云发生器(cloud generator，CG)是指被软件模块化或硬件固化了的云模型生成算法，主要有正向云发生器和逆向云发生器2种，如图3，4所示。正向云发生器(forw ard cloud generator)给定云的3个数字特征(Ex，En，He)，产生正态云模型的若干二维点—云滴drop(xi，ui)，称为正向云发生器。逆向云发生器(backward cloud generator)是从给定数量的云滴中还原出一维云的3个数字特征(Ex，En，He)，实现从定量的数值向定性语言值的转换[8]。

图3　正向云发生器Fig.3　Positive cloud generator

图4　逆向云发生器Fig.4　Reverse cloud generator

2.4云的合并算法

军事训练效果评估可以看作是虚拟云的一种。虚拟云是按照某种应用目的，对各个基云的数字特征进行计算，将得到的结果作为新的数字特征构造成一个新的云[9]。假设最终训练效果结果的云模型为T=SC(Ex，En，He)，则各单项因素的云模型Ti=SC(Exi，Eni，Hei)即为T的各个基云通过对Ti的逻辑运算即可求出最终评估结果的云模型T考虑威胁程度决定准则中各单项因素之间有较大联系，拟采用虚拟云中综合云的算法[10]：

(1)

式中：wi为指标权重系数。

3云模型的信息化条件下军事训练效果评估步骤

结合信息化条件下军事训练的特点和云发生器、云算法等理论，得出了信息化条件下军事训练效果评估过程如图5所示。

图5　信息化条件下军事训练效果评估Fig.5　Evaluation of military training underinfor matization condition

3.1建立各指标评估云模型

信息化条件下军事训练效果每一个指标的每一个评语都由一个云模型来描述，组成指标评语的评价标准云模型集。由于评语总是“强、一般、弱”之类的模糊概念，可以采用正态云来描述每个评语[11]。对存在双边约束(Tmin，Tmax)的指标评语，如“较强”、“较弱”之类，可用期望值为约束条件中值,主要作用区域为双边约束区域的云来近似这个评语，云参数计算为

(2)

式中：k为常数，可根据评语本身的模糊程度来具体调整。

对于只有单边约束Tmin或Tmax的属性评语，如“很强”、“很弱”等，可先确定其缺省边界参数或缺省期望值,如评语“很差”的缺省期望值为0(指评分)，然后再参照式(2)计算云参数。

3.2各指标云模型生成

主要根据采集得到数据，先通过逆向云产生器得到各指标的云参数，云参数计算如式(3)。然后通过正向云产生器，形成各评价指标的云模型[12-13]。

(3)

3.3指标权重确定

权重的确定方法很多，如特尔菲法、层次分析法(AHP)、环比法、区间估计法和PC-LINMAP耦合法等。上述方法各有优点，为了消除部分人为因素的影响，这里用以下公式确定权重：

(4)

式中：w1=1；n为指标数，i为排队等级(注：排队等级是对指标按其重要程度所作的一个排列，若认为某几个指标同等重要则它们处于同一等级，即不同指标可能处于同一等级)，再将wi归一化处理即可得到权重Wi。

4算例计算分析

根据表1所示的指标体系和图5评估流程，重点对生存防护能力进行评估计算，其他4项指标评估方法照此类推。

4.1各指标评价云模型建立

参照军事训练要求和各指标性质，评价等级和其对应的分值分别为：弱[0,45)、较弱(45,63]、一般(63,83]、较强(83,91]、强(91,100]。根据公式(2)分别计算出各等级云参数，标准云如图6所示。

4.2评估指标数据采集与处理

由n个专家对生存防护能力各因素进行评判，可得出n种状态。为了算例的方便，可以在n种状态中抽取100种状态，为了保证评估结果的准确性，抽取的样本应有一定的样本容量，见表2。

表2　评估体系指标状态

根据公式(3)计算分别计算出，伪装能力、机动能力、核生化防护能力、防空反导能力的实际云特征参数值分别为：伪装能力(75.3，4.3，0.15)、机动能力(64.9，3.7，0.12)、核生化防护能力(52.3，2.8，0.35)、防空反导能力(43.6，3.1，0.22)，评测云图如图7所示。

4.3指标权重确定

使用公式(4)对伪装能力、机动能力、核生化防护能力、防空反导能力指标进行权重计算，其结果如表3所示。

表3　各指标的排队等级及权重值

4.4指标评估云合成计算

根据公式(1)云合并算法得到生存防护能力的云参数为

4.5指标评估效果

将4.4中计算得到的生存防护能力云特征参数在评估等级云模型中进行相似度匹配。可得，生存防护能力与“较弱”云模型匹配度最高，匹配云图如图8所示。由此可以得出结论，生存防护能力训练效果为较弱。

图6　各等级标准云Fig.6　Standard cloud of each rating

图7　各指标评估云Fig.7　Evaluating cloud of each index

图8　评估结果匹配图Fig.8　Match figure of evaluation results

5结束语

在以往对军事训练效果等级评价中，所采用的数学方法主观性较强，不利于反映概念的真实划分。而本文所采用的云理论不但克服了数学用精确、唯一的隶属函数严格表示模糊概念的缺点和概率理论非此即彼的缺点，而且结合多属性评价方法对数据进行科学合理的处理，全面地量化各个属性的数字特征，理论上实现了定性描述和定量计算之间转换。实例证明，利用云模型能够真实反映信息化条件下军事训练效果，使评价结果更加客观、真实，对军事训练效果评估研究具有较强的实用价值。

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Research on the Military Training Effect Based on Cloud Model Under the Informatization Condition

FAN Yang-tao, WANG Min-le, ZHU Ya-hong, CHEN Da-lei

(The Second Artillery Engineering University,Shaanxi Xi’an 710025,China)

Abstract:Under the informatization condition, the military training has highlighted the new features. The military training effect evaluation model isestablished based on cloud theory. It systematically describes the construction of evaluation index system method and cloud model evaluation steps, and then by using cloud model cloud generator, cloud merging algorithm, multiple attribute evaluation method, it effectively solves the problem of qualitative description and quantitative comprehensive calculation during evaluating effects of military trainings. Finally, examples prove that this method can well combine subjective and objective information together and effectively integrate fuzziness and randomness, so it is a simple, feasible effective method for evaluating training effect and of reference value forqualitative comprehensive evaluation research.

Key words:military training; cloud model; index system; multi-attribute evaluation

中图分类号：E91;TJ76

文献标志码：A

文章编号：1009-086X(2015)-02-0011-06

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2015.02.003

通信地址：710025陕西省西安市灞桥区洪庆镇同心路2号2102分队E-mail：fanwenmiaomiao@163.com

作者简介：范阳涛(1985-)，男，陕西眉县人。博士生，主要研究方向为导弹作战效能评估、作战建模与仿真。

* 收稿日期：2014-03-13；
修回日期：2014-06-03