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申请/专利权人：信云领创(北京)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于潜在权重自适应分配的作战方案评估方法，包括如下步骤：建立作战方案评估指标集合；样本集指标量化与样本标注；建立作战方案评估模型；数据代入推断。本发明的潜在权重自适应分配过程根源于主观的样本标签和客观的样本指标，本质是一种基于主客观综合赋权的评估方法，凭借贝叶斯方法的优势，它既避免了传统主观赋权的人力成本，可自适应推断出蕴含在样本标签中的潜在权重，又能借助先验信息抑制客观赋权在小样本时抽样偏差的影响；且本发明给出的方案评估结果不是固定值，而是一个随机变量，这样除了期望值可作为评估结果的直接指征外，其分布方差又能揭示评估结果的分散程度，间接提示风险因素的存在。

主权项：1.一种基于潜在权重自适应分配的作战方案评估方法，其特征在于，包括如下步骤：1建立作战方案评估指标集合；2样本集指标量化与样本标注；3建立作战方案评估模型；4数据代入推断；所述的步骤3包括：a建立潜在权重产生过程；所述的a包括建立指标潜在权重的先验分布，权重向量p的先验分布指定为：p～Dirichletkα其中，Dirichletkα是参数为kα的狄利克莱分布，它可保证p的分量非负，且和为1，参数α为一D维向量，每个分量代表权重的相对重要程度，由评估者根据主观经验确定，若无额外参考信息，可设α每个分量相同，实数k代表先验约束的强度因子，k值越大，权重受先验分布的影响也越大，适当调整k值可平抑小样本时抽样偏差的影响；b建立评估结果产生过程；所述的b包括：首先，建立达标样本子集XP、未达标样本子集XN和新样本xpre的评估结果产生过程，对令：yp＝xp☉pyn＝xn☉p其中，yp和yn分别为样本xp和xn的评估值，符号⊙代表向量内积运算，这样，样本评估值实际由指标加权和给出；其次，建立新样本xpre对应新作战方案的评估结果产生过程，其评估值计算遵循相同的加权和过程，即：ypre＝xpre⊙p其中，ypre代表样本xpre的评估值；c建立样本特征优化过程；所述的c包括基于XP和XN两类评估结果数据，建立类间距特征优化过程和类内聚特征优化过程，设XP和XN中样本数分别为P和N，定义类间距特征sep和类内聚特征coh为：sep＝median{ypi|i＝1～P}-median{ynj|j＝1～N}coh＝maxmad{ypi|i＝1～P},mad{ynj|j＝1～N}其中，median为中位数函数，mad为平均绝对偏差函数，定义为：mad{z}＝mean{|z-median{z}|}这样，样本特征优化过程描述为：O1:Laplacesep,δ1O2:Laplacecoh,δ2其中，Laplace为拉普拉斯分布，也即双指数分布，则O1和O2分别是以类间距特征sep和类内聚特征coh为位置参数，以δ1和δ2为尺度参数的两个拉普拉斯分布的抽样值，分别代表sep和coh的优化目标，通过设置合理的O1和O2值，可同时使类间距特征sep最大化和类内聚特征coh最小化，这是通过权重p的自适应分配过程实现的。

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