齐 振，程广涛，张友奎，李琳玉，徐海信

(中国人民解放军92330 部队，山东 青岛 266102)

0 引 言

自动目标识别技术作为实现武器装备智能化的核心技术之一，具有重要的军事意义。随着信号特征提取手段和基于深度学习识别技术的不断进步，水声目标识别技术已经从传统的声呐兵听音判型进入到基于机器学习的自动目标识别时期，从数据中“学习”或“训练”得到用于水声目标识别的机器学习模型已经具备了一定的识别能力[1]。自动目标识别评估是自动目标识别技术研究中非常重要的环节，评估方法主要包括评估指标的定义与度量方法和综合评估模型与方法等[2]。这些方法都应用于雷达、红外、激光和多传感器等自动目标识别技术背景中，但在水声目标识别领域尚未得到成体系的应用。

评估指标的定义与度量方法，就是针对水声目标识别模型，提出相应的度量指标。但是使用少量甚至单个评估指标（如识别率）对模型性能进行评估，仅能反映模型一个侧面的特性，这就需要建立综合评估模型与方法，运用多项指标并合理地确定各指标权重，对识别模型进行综合评价。基于信息熵的指标权重确定方法已经在财政状况、土地利用、绩效考核等综合评价中进行了应用，但在水声目标识别评估中尚无应用。本文针对上述问题，结合装备使用实际需求，例举了水声目标识别模型性能指标，提出了基于信息熵的模型综合评估方法。该方法基于各项指标在综合评估中的实际取值对指标权重求解，实现了对水声目标识别模型性能的综合评价，对水声目标识别模型的不断优化发展起到了促进作用。……