知识图谱的预警探测体系探测效能贝叶斯评估方法

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2022.01.011

现代防御技术 ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (1): 74-80.DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2022.01.011

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知识图谱的预警探测体系探测效能贝叶斯评估方法

袁博文¹, 朱丰¹^,², 刘兆鹏¹, 王立伟¹, 黄润宇¹

^1.军事科学院战争研究院，北京 100091
^2.国防大学联合作战学院，北京 100091

收稿日期:2020-12-29 修回日期:2021-04-14 出版日期:2022-02-28 发布日期:2022-02-23
作者简介:袁博文（1995-）,男，江西上饶人。博士生，研究方向为作战任务规划和指挥控制系统。
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金项目(61703412)

Bayesian Evaluation Method for Detection Efficiency of Early Warning Detection System Based on Knowledge Graph

Bo-wen YUAN¹, Feng ZHU¹^,², Zhao-peng LIU¹, Li-wei WANG¹, Run-yu HUANG¹

^1.Academy of Military Science, Institute of War, Beijing 100091, China
^2.National Defense University, Joint Operation College, Beijing 100091, China

Received:2020-12-29 Revised:2021-04-14 Online:2022-02-28 Published:2022-02-23

摘要/Abstract

摘要：

战争中，预警探测体系作为典型的复杂系统，其探测效能发挥情况的有效评估一直是亟需人们研究解决的重要现实问题。突破了传统效能评估方法的局限，在分析了知识图谱技术、贝叶斯评估方法基本原理的基础上，提出了基于两者综合运用的预警探测体系探测效能评估新方法，利用专家知识和实验数据构建知识图谱，并进一步使用贝叶斯网络方法实施知识推理，从而实现了体系探测效能评估。通过构建具体作战场景，验证了所提方法的有效性，并基于推演数据分析了所提方法的评估情况。

关键词: 预警探测体系, 探测效能评估方法, 复杂系统, 知识图谱, 贝叶斯网络

Abstract:

In war， early warning and detection system as a typical complex system， the effective evaluation of its detection effectiveness has always been an important practical problem that needs to be studied and solved. The limitations of traditional effectiveness evaluation methods are break- throughed. On the basis of analyzing the basic principles of knowledge graph technology and Bayesian evaluation method， a new method of detection efficiency evaluation of early warning detection system based on their comprehensive application is proposed. The knowledge graph is constructed by using expert knowledge and experimental data， and the Bayesian network method is further used to implement knowledge reasoning， so as to realize the evaluation of system detection efficiency. The effectiveness of the proposed method by constructing specific combat scenarios is verified， and the evaluation of the proposed method based on deduced data is analyzed.

Key words: early warning detection system, detection efficiency evaluation method, complex system, knowledge graph, Bayesian network

中图分类号:

TJ01

袁博文, 朱丰, 刘兆鹏, 王立伟, 黄润宇. 知识图谱的预警探测体系探测效能贝叶斯评估方法[J]. 现代防御技术, 2022, 50(1): 74-80.

Bo-wen YUAN, Feng ZHU, Zhao-peng LIU, Li-wei WANG, Run-yu HUANG. Bayesian Evaluation Method for Detection Efficiency of Early Warning Detection System Based on Knowledge Graph[J]. Modern Defense Technology, 2022, 50(1): 74-80.

图/表 6

图1 预警探测体系示意图

Fig.1 Schematic diagram of early warning and detection system

图2 最简单的知识图谱

Fig.2 Simplest knowledge graph

图3 作战过程示意图

Fig.3 Schematic diagram of battle process

图4 预警探测体系探测效能知识图谱

Fig.4 Knowledge graph of detection efficiency of early warning detection system

表1 知识图谱评估结果

Table 1 Evaluation results based on knowledge graph

样本编号	样本类别	数量	正确预测数量	匹配率/%
1	基础数据	1 127	908	80.35
2	测试数据	1 209	753	62.13
3	测试数据	1 205	723	59.85

图5 装备所属区域探测效能对比雷达图

Fig.5 Radar chart of detection efficiency comparison in the area where the equipment belongs

参考文献 14

1	梁剑. 预警探测系统及其雷达技术研究综述［J］. 现代雷达， 2009， 31（5）： 11-14.
	LIANG Jian. A Review of Early Warning Surveillance Systems and Their Radar Technology［J］. Modern Radar，2009，31（5）：11-14.
2	佟立飞，李洪梅. 区域预警探测体系作战能力评估［J］. 船舶电子工程， 2015， 35（3）：24-27.
	TONG Li⁃fei， LI Hong⁃mei. Evaluation of Combat Capability for Ground Early Warning Detection System［J］. Ship Electronic Engineering， 2015，35（3）：24-27.
3	张川，解付强，陈云翔，等. 预警探测体系作战效能评估框架［J］. 火力与指挥控制，2008， 33（12）： 1-4.
	ZHANG Chuan， XIE Fu⁃qiang， CHEN Yun⁃xiang， et al. Framework to Evaluate the Operational Effectiveness of the System of Early⁃Warning System［J］. Fire Control & Command Control， 2008，33（12）：1-4.
4	CHOU Y C， YEN H Y， SUN C C， et al. Comparison of AHP and Fuzzy AHP Methods for Human Resources in Science Technology （HRST） Performance Index Selection ［C］∥Industrial Engineering and Engineering Management （IEEM）， 2013 IEEE International Conference on.IEEE， Bangkob thailand： 2013： 792-796.
5	CHEN C J， YANG S M， CHANG S C. A Model Integrating Fuzzy AHP with QFD for Assessing Technical Factors in Aviation Safety ［J］. International Journal of Machine Learning & Cybernetics， 2014， 5（5）：761-774.
6	王化中，强凤娇，陈晓暾. 模糊综合评价中权重与评价原则的重新确定［J］. 统计与决策，2015， 32（8）： 24-27.
	WANG Hua⁃zhong， QIANG Feng⁃jiao， CHEN Xiaotun. Redetermination of Weight and Evaluation Principle in Fuzzy Comprehensive Evaluation［J］. Statistics & Decision，2015，32（8）：24-27.
7	LIU L， LIU Y， SHI G. Study on the Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Comprehensive Evaluation on the Quality of Teaching ［J］. Journal of Chemical & Pharmaceutical Research，2014， 6（2）： 89-95.
8	YANG Liu， ZHANG Ning. Effectiveness Evaluation of Earth Station Based on ADC Model ［J］.WIT Transactions on Modeling and Simulation， 2014（60）：1037-1042.
9	王中杰，李侠，万山虎，等. 雷达预警探测系统装备体系结构优化［J］. 装甲兵工程学院学报， 2008， 22（5）： 5-9.
	WANG Zhong⁃jie， LI Xia， WANG Shan⁃hu， et al. Optimization of Equipment Architecture of Radar Early Warning Detection System［J］. Journal of Academy of Armored Force Engineering，2008，22（5）：5-9.
10	蔡万勇，李侠，万凡兵，等. 雷达预警探测系统建模与仿真研究［J］. 系统仿真学报， 2009， 21（3）： 862-867.
	CAI Wan⁃yong， LI Xia，WAN Fan⁃bing， et al. Research on Modeling and Simulation for Radar Early Warning Detection System［J］. Journal of System Simulation，2009，21（3）：862-867.
11	阮崇籍，丁建江，万山虎. CEC 与重点区域预警探测系统的构建［J］. 现代防御技术， 2010，38（1）： 6-9.
	RUAN Chong⁃ji， DING Jian⁃jiang， WAN Shan⁃hu. Development of Early Warning Detection System for Critical Area with CEC ［J］.Modern Defence Technology，2010，38（1）：6-9.
12	李星星，姚汉英，孙文峰. 地基相控阵雷达对弹道目标的探测性能评估［J］. 电光与控制，2014， 21（3）： 52-57.
	LI Xing⁃xing， YAO Han⁃ying， SUN Wen⁃feng. Detection Performance Assessment of Ground⁃Based Phased Array Radar for Ballistic Targets［J］. Electronics Optics & Control，2014，21（3）：52-57.
13	漆桂林，高桓，吴天星.知识图谱研究进展［J］.情报工程，2017，3（1）：4-25.
	QI Gui⁃lin， GAO Huan， WU Tian⁃xing. The Research Advances of Knowledge Graph［J］. Technology Intelligence Engineering，2017，3（1）：4-25.
14	李涓子，侯磊.知识图谱研究综述［J］.山西大学学报（自然科学版），2017，40（3）：454-459.
	LI Juan⁃zi， HOU Lei. Reviews on Knowledge Graph Research［J］. Journal of Shanxi University（Natural Science Edition），2017，40（3）：454-459.

[1]	白宗磊, 刘秀华, 白天翔, 孙科武. 面向空天防御体系的多任务可控涌现机制研究[J]. 现代防御技术, 2023, 51(3): 39-48.
[2]	陈黎, 李芳芳, 邹长虹. 基于动态贝叶斯网络和模板匹配的空中目标意图识别[J]. 现代防御技术, 2023, 51(2): 62-70.
[3]	谢雨希, 杨江平, 孙知建, 李逸源, 胡欣. 雷达装备故障原因知识图谱构建研究[J]. 现代防御技术, 2022, 50(5): 114-121.
[4]	熊娜, 梅天宇, 李飞. 基于区间贝叶斯网络的复杂系统可靠性分析[J]. 现代防御技术, 2021, 49(6): 90-97.
[5]	谢冉. 复杂系统建模方法综述[J]. 现代防御技术, 2020, 48(3): 31-36.
[6]	熊娜, 张孝东, 李飞, 马超. 复杂系统工程作业贝叶斯网络风险方法研究[J]. 现代防御技术, 2018, 46(5): 114-121.

知识图谱的预警探测体系探测效能贝叶斯评估方法

Bayesian Evaluation Method for Detection Efficiency of Early Warning Detection System Based on Knowledge Graph

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