基于多值关联规则的编队作战案例调整方法研究

2021-12-28孟庆林毛建舟

舰船电子对抗 2021年6期

孟庆林，陈健，毛建舟

(海军大连舰艇学院，辽宁大连 116018)

0 引言

目前，案例推理技术已经逐步应用于舰艇编队作战决策系统设计，它能够很好地处理海上作战指挥过程中的不良结构决策问题，为舰艇编队作战决策提供了新思路。但是，将历史案例直接应用于决策问题时还存在不适宜的情况，如何将案例检索中相似度不高的案例调整为适合当前态势的决策是案例调整的关键。目前，案例调整的主要方法分为3种：(1)基于统计型的调整方法[1]，存在调整能力有限，误差过大的问题；(2)案例推理和规则推理相结合的调整方法[2-3]，大量规则由领域专家制定，存在不够客观、规则库庞大等问题；(3)基于机器学习的调整方法[4-6]，样本需求大、计算量大，且仅能处理数值型数据。鉴于海上编队作战决策具有态势属性多、数据类型丰富的特点，使用以上方法不能很好地解决编队作战案例的调整问题。

本文运用数据挖掘中多值关联规则算法挖掘作战案例中的潜在知识，建立相应的关联规则库，根据编队作战特点制定消解冲突规则的方法，解决了案例调整时的规则冲突问题，避免了领域专家设置决策规则偏主观、工程量大的问题，也弥补了机器学习类方法仅能调整数值型数据的局限。通过仿真实验，证明该方法是有效的。