朱敦祥，史宪铭，苏小波，赵汝东

（陆军工程大学石家庄校区，石家庄 050003）

0 引言

我军新型装备大量列装部队，装备复杂程度逐渐增加，而且技术先进、系统复杂，装备的编配基数过大、型号众多、频繁动用，其维修难度越来越大。对于大部分新型装备，我军并不具备等级修理能力，而且完全依靠建制力量短期内也难以建立起其等级维修能力[1]。在这种情况下，需要将地方力量纳入到新型装备的维修任务中来，因此，军方必须拥有和建立哪些新型装备的核心能力[2]，哪些新型装备的维修任务可以交由地方来负责，通过对军地双方的维修保障能力评估实现对维修任务的区分，因此，能力评估问题尤为重要。

目前，军民融合装备维修保障任务区分的常用方法[3]有：定性分析法、定量分析法和综合分析法。具体方法主要包括逐步淘汰法、模型模拟法、综合评价法、两两对比法、层次分析法和模糊综合评判等，普遍存在主观性太强、专家信息融合不充分等弊病。BP神经网络结构简单，收敛速度快，具有较强鲁棒特性，在军民融合装备维修保障任务区分中具有广泛的应用前景[4]。同时证据理论能够克服能力指标评估时层次分析法等方法主观性太强、数据匮乏、信息不明确等弊端[5]。基于此，本文采用证据理论融合专家对军民双方维修保障力量的评价信息，将融合后的专家信息作为神经网络模型的输入样本，利用BP神经网络进行维修保障能力评估的判别，进而确定维修任务的区分问题。……