[发明专利]一种基于关联规则挖掘的防空多武器系统效能评估指标体系建立方法

说明书

本发明是一种基于关联规则挖掘的防空多武器系统效能评估指标体系建立方法。本发明引入关联规则挖掘算法得到防空多武器系统中各装备性能/效能指标间的关联关系，关联规则挖掘算法能够从大量数据中发现项集之间可能存在的有意义的关联关系，例如因果、独立或相关等。为了分析防空多武器系统效能评估指标间的关联关系，本节给出基于Apriori算法的评估指标筛选流程，防空多武器系统效能评估指标筛选主要由数据预处理、生成频繁项集、产生强关联规则、计算指标间影响程度等。

技术领域

本发明涉及关联规则挖掘技术领域，是一种基于关联规则挖掘的防空多武器系统效能评估指标体系建立方法。

背景技术

防空多武器系统是由功能上相互联系，性能上相互补充的各种武器装备按照一定结构综合集成的更高层次的武器装备系统(即装备体系)。通过各装备实体间的协同作战，完成指定作战任务。现阶段信息化战争条件下，武器装备体系研究的核心与重点应该是其内部系统之间的相互关系，不同类型、不同用途的武器装备主要是通过信息建立起互相的联系和作用。对于防空多武器系统效能评估指标体系建立，以往做法是从系统组成结构或可执行的作战任务两方面进行分析，认为各性能/效能指标间是相互独立的。而实际作战过程中，各装备间具有紧密的关联关系，采用树型或丛型指标体系无法描述体系中各装备性能/效能指标间的关联关系，导致效能评估结果不够合理准确。同时防空多武器系统仿真存在海量的结构化数据，如何利用仿真大数据实现防空多武器系统效能评估指标体系建立是研究的重点。

发明内容

本发明为实现防空多武器系统效能评估指标体系建立，本发明提供了一种基于关联规则挖掘的防空多武器系统效能评估指标体系建立方法，本发明提供了以下技术方案：

一种基于关联规则挖掘的防空多武器系统效能评估指标体系建立方法，包括以下步骤：

步骤1：根据评估指标初选库选取n个评估指标，对评估数据进行预处理，实现连续性评估数据的离散化；

步骤2：根据离散化后的评估数据生成频繁项集，基于最小支持度阈值确定频繁项集；

步骤3：基于Apriori方法的伪代码，通过计算频繁项集中各项集的置信度，筛选得到第j个指标和第i个评价指标的强关联规则，确定的强关联规则的置信度；

步骤4：确定第j个指标对第i个指标的影响程度；

步骤5：获得精选指标集及关联关系，得到影响关系矩阵，给定最小指标间影响程度阈值，建立评估指标精选库。

优选地，所述步骤1具体为：

步骤1.1：根据初选指标库中选取处n个评估指标I₁,I₂,...,I_n，对I₁,I₂,...,I_n进行评估数据预处理，得到n个连续的指标数据；

步骤1.2：对n个连续的指标数据进行深度划分，实现n个连续的指标数据的离散化。

优选地，所述步骤2具体为：

步骤2.1：根据在评估指标初选库中选取的n个评估指标，生成对应的频繁1-项集；

步骤2.2：将第i个评估指标与n-1个评估指标生成候选2-项集，基于最小支持度阈值生成频繁2-项集。

优选地，所述步骤3具体为：

步骤3.1：基于Apriori方法的伪代码，在获得频繁2-项集后，计算频繁2-项集中的各项集的置信度，根据最小置信度阈值对频繁2-项集中的各项集进行筛选，得到评价指标I_j与指标I_i的强关联规则B_j→A_i，j∈{1,2,...,i-1,i+1,...,n}；