[发明专利]基于大数据分析的训练评估模型构建方法

说明书

技术领域

本发明属于仿真技术领域，尤其涉及训练模拟系统的训练评估技术。本发明主要用于军事训练模拟系 统中构建对参训人员进行训练评估的模型。

背景技术

训练模拟系统在军事、医疗等领域应用广泛。训练评估是训练模拟系统的关键技术，也是难点技术之 一。采用量化方法，在训练过程中记录并提取训练人员动作行为的量化指标，然后进行加权分析是实现自 动评估的常用方法。由于军事训练模拟系统系统结构、涉及参与人员、人员行为动作都极为复杂，难以合 理的选择量化指标以及指标的权重，因此自动评估结果的可信度往往受到质疑。

在真实的军事训练和演习中，训练评估一般由领域专家进行，因此评估结果是有说服力的。历年的训 练和演习积累了大量训练数据和训练评估结果，如果能将这些数据充分利用起来，将有助于构建更加真实 可信的训练评估模型。训练记录数据包括文档记录、视频记录、数据记录等，数据量大，数据结构多种多 样，处理和分析的难度大。目前，大数据分析技术日渐成熟，出现了很多成熟的大数据分析的解决方案和 工具，为海量非同构训练/演习记录数据的分析提供了工具支持。

发明内容

本发明提出基于大数据分析的训练评估模型构建方法，将真实的军事训练和演习的海量非同构记录数 据用于训练模拟系统的训练评估。采用大数据分析方法提取量化指标，根据领域专家的评估结果选择量化 指标在评估模型中的权重。由于充分利用了领域专家的专家知识，通过该方法构建的训练评估模型将更加 可信。

本发明的基本步骤为：

步骤S1，构建量化指标体系；

步骤S2，采用大数据分析方法，从历史训练演习数据中提取量化指标；

步骤S3，根据提取的量化指标以及对应的专家评估结果，计算指标权重。

本发明的有益效果是：

构建训练评估模型时，充分利用了历史训练演习记录数据中的专家知识，使评估过程隐含评估专家的 领域知识，评估结果更加合理可信。

附图说明

图1是本发明所提出基于大数据分析的训练评估模型构建方法总体流程图；

图2是本发明中的基于大数据分析的量化指标提取框架。

具体实施方式

下面结合附图与实例对本发明进一步详细说明。

步骤S1，构建量化指标体系，过程如下：

(S1-1)在历史训练演习数据中，提取领域专家对某一职能岗位进行评估时使用的量化指标集。

(S1-2)对某一职能岗位，其对应的量化指标体系为所有量化指标集的并集。

步骤S2，采用大数据分析方法，从历史训练演习数据中提取量化指标，其流程如如图2所示，过程如 下：

(S2-1)数据管理：采用HDFS数据库和Hbase数据库管理海量非结构化训练/演习记录数据。这些 数据经过预处理、算法处理后，按照标准数据格式存放在Hbase中。

(S2-2)数据预处理：基于Hadoop管理平台建立特定的数据预处理脚本和算法模型，实现对用户价 值和用户感知数据的分析管理。数据的预处理主要包括确实数据处理以及噪音数据处理。

(S2-3)指标提取：分别采用文本分析方法、视频分析方法和与装备记录的相应数据分析方法对记录 数据进行分析，从中提取出用于训练评估的各种量化指标。

(S2-4)多源数据融合：不同的数据中可能提取出同一量化指标，因此需要对提取结果进行融合，使 指标更加合理可信。

(S2-5)分析结果可视化：以图表的方式进行展示数据分析结果，便于对分析结果进行检视。

步骤S3，根据提取的量化指标以及对应的专家评估结果，计算指标权重，过程如下：

(S3-1)对量化指标进行归一化处理；

(S3-2)将某一职能岗位的每一次专家评估作为一次观察：将量化指标体系作为自变量，专家评估结 果作为因变量；

(S3-3)采用多元回归分析，得出最优权重。

以上结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非本发明保护范围的限制，本领域技术人员 对本发明不需付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都涵盖在本发明的保护范围之内。