李赫才,韋國(guó)軍

(航天工程大學(xué),北京 102200)

在役考核是新的試驗(yàn)鑒定類型,是對(duì)性能試驗(yàn)和作戰(zhàn)試驗(yàn)的補(bǔ)充和拓展,舊裝備改進(jìn)升級(jí)和新裝備立項(xiàng)都必須經(jīng)過(guò)在役考核。隨著大量新型裝備列裝部隊(duì),在裝備服役期檢驗(yàn)裝備性能、效能的需求不斷增加,在役考核正在成為部隊(duì)的經(jīng)常性工作。裝甲裝備在役考核是裝甲裝備在服役期間檢驗(yàn)滿足部隊(duì)訓(xùn)練使用和保障需求程度[1],旨在發(fā)現(xiàn)制約裝甲裝備戰(zhàn)斗力提升的關(guān)鍵問(wèn)題缺陷,給出裝甲裝備改進(jìn)升級(jí)的有效建議[2]。在役考核指標(biāo)存在非一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,無(wú)法做到完全相互獨(dú)立,比如裝備維修費(fèi)用既影響裝備服役經(jīng)濟(jì)性，又影響裝備部隊(duì)適用性。深度學(xué)習(xí)具有擬合任意非線性關(guān)系的特性,為其應(yīng)用于裝甲裝備在役考核評(píng)估打下了理論基礎(chǔ)。

1 裝甲裝備在役考核評(píng)估概述

裝甲裝備在役考核評(píng)估就是以發(fā)現(xiàn)挖掘裝備問(wèn)題和不足為目標(biāo)[3],以在役考核數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采取科學(xué)合理的數(shù)據(jù)分析與計(jì)算方法,挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、信息和問(wèn)題等內(nèi)容,得出反映裝甲裝備狀態(tài)的具體結(jié)論。

1.1 裝甲裝備在役考核數(shù)據(jù)

在役考核數(shù)據(jù)是在役考核評(píng)估的輸入,而裝備在服役期間的效能和適用性是在役考核評(píng)估的輸出。在役考核數(shù)據(jù)產(chǎn)生于裝備服役的整個(gè)階段,在日常使用、訓(xùn)練、作戰(zhàn)、維修保障等過(guò)程中持續(xù)增長(zhǎng),使得在役考核數(shù)據(jù)類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體量龐大。以裝甲裝備服役經(jīng)濟(jì)性數(shù)據(jù)為例,其包含大量紙質(zhì)的使用及維護(hù)保養(yǎng)記錄數(shù)據(jù),如維修器材消耗、彈藥及油料消耗等;大量自動(dòng)采集數(shù)據(jù),如測(cè)量?jī)x測(cè)量數(shù)據(jù)、裝備自檢數(shù)據(jù)等。

1.2 裝甲裝備在役考核評(píng)估主要內(nèi)容

裝甲裝備在役考核評(píng)估內(nèi)容以在役考核大綱規(guī)定的具體內(nèi)容為準(zhǔn),結(jié)合部隊(duì)的實(shí)際工作情況,綜合評(píng)估裝甲裝備在服役期間的真實(shí)情況和底數(shù),主要包括:驗(yàn)證前期試驗(yàn)給出的戰(zhàn)技性能、考核前期試驗(yàn)未能進(jìn)行的內(nèi)容及裝甲裝備在役適用性等內(nèi)容[4]。

1.3 裝甲裝備在役考核評(píng)估原則要求

1)著眼裝甲裝備的實(shí)際運(yùn)用。裝甲裝備在役考核評(píng)估必須圍繞部隊(duì)實(shí)際服役任務(wù)進(jìn)行,綜合考慮裝甲裝備的整個(gè)服役周期。只有立足裝甲裝備在部隊(duì)的使用、保障等工作,才能發(fā)現(xiàn)裝甲裝備在服役過(guò)程中出現(xiàn)的各類問(wèn)題。

2)確?？陀^準(zhǔn)確反映裝甲裝備狀態(tài)。在役考核評(píng)估結(jié)果服務(wù)于裝備的訓(xùn)練、作戰(zhàn)和發(fā)展決策,這就要求裝甲裝備在役考核評(píng)估必須做到客觀和準(zhǔn)確。不僅要選擇準(zhǔn)確的評(píng)估模型,還要精確地采集在役考核數(shù)據(jù)[5]。

3)堅(jiān)持定性評(píng)估與定量評(píng)估結(jié)合。在役考核是在裝備服役過(guò)程中組織實(shí)施的,這一特點(diǎn)決定了在役考核數(shù)據(jù)既有大量的定量數(shù)據(jù),又有大量的定性數(shù)據(jù)。定量數(shù)據(jù)確保在役考核評(píng)估的準(zhǔn)確性,而定性數(shù)據(jù)能夠清楚描述裝備使用人員的主觀感受,綜合使用定性和定量評(píng)估的方法,才能使評(píng)估結(jié)論更加科學(xué)合理[6]。

1.4 裝甲裝備在役考核評(píng)估方法

目前,經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展形成了基于定性推斷的經(jīng)驗(yàn)方法、基于因果關(guān)系的建模方法、基于仿真的模擬試驗(yàn)方法等評(píng)估方法體系,用于解決各類評(píng)估問(wèn)題。在役考核是持續(xù)性考核,在役考核數(shù)據(jù)持續(xù)產(chǎn)生,裝備在服役后處于復(fù)雜的裝備體系內(nèi),各種影響因素相互交織[7],比如裝備自身的維修適應(yīng)性與裝備體系的維修保障能力相互影響。傳統(tǒng)的評(píng)估方法很難取得預(yù)期的評(píng)估效果。針對(duì)在役考核數(shù)據(jù)的特點(diǎn),采用合適的數(shù)據(jù)處理方法非常重要,深度學(xué)習(xí)作為一種“黑箱”機(jī)制,能夠輸入各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)后輸出預(yù)測(cè)結(jié)果[8],非常適用于在役考核評(píng)估。

2 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估模型

在役考核數(shù)據(jù)存在大量半結(jié)構(gòu)化(比如裝備維修信息)或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)(比如裝備維修錄像),并且由于數(shù)據(jù)采集手段的限制,部分?jǐn)?shù)據(jù)的精確度不高,這些都要求創(chuàng)新使用新的評(píng)估方法以適應(yīng)在役考核數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。

2.1 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)并非某一種學(xué)習(xí)算法,而是一類學(xué)習(xí)算法的統(tǒng)稱,通過(guò)利用簡(jiǎn)單的概念來(lái)構(gòu)建復(fù)雜的模型,能夠從視頻、音頻、圖像等原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息,對(duì)于處理各種結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)具有天然優(yōu)勢(shì)[9]。深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Networks,DBN)就是第一批成功應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的模型之一,由多層受限玻爾茲曼機(jī)和一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成[10]。受限玻爾茲曼機(jī)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),無(wú)法得出確定的結(jié)果,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是有監(jiān)督學(xué)習(xí),能夠?qū)W習(xí)出模型函數(shù),得到輸出結(jié)果。

2.2 深度置信網(wǎng)絡(luò)

裝甲裝備在役考核數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、體量大、相互關(guān)系交織等特點(diǎn),決定了深度置信網(wǎng)絡(luò)模型在裝甲裝備在役考核評(píng)估方面具有很好的應(yīng)用前景。

1)受限玻爾茲曼機(jī)。受限玻爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine,RBM)本身是只包含一層可見(jiàn)層和一層隱藏層,而非深層模型,用于表示學(xué)習(xí)輸入,是構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)[11]。標(biāo)準(zhǔn)的RBM是具有二值的可見(jiàn)層和隱藏層的模型,其能量函數(shù)為

E(v,h)=-bΤv-cΤh-vΤWh

(1)

其中向量b、c和權(quán)重矩陣W都是沒(méi)有約束、實(shí)值的能夠通過(guò)學(xué)習(xí)得到的參數(shù),v為可見(jiàn)層向量,h為隱藏層向量,W代表二者之間關(guān)系的權(quán)重矩陣,可見(jiàn)層與隱藏層之間有相互關(guān)系,但是各層的元素之間沒(méi)有直接相互作用,如圖1所示。

圖1 單個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)

2)深度置信網(wǎng)絡(luò)模型。DBN是典型的深度學(xué)習(xí)模型,涉及有向連接和無(wú)向連接,頂部?jī)蓪又g的連接是無(wú)向的,而其他層之間的連接是有向的,即上層向下層連接。每層的每個(gè)元素與相鄰層的每個(gè)元素有連接,而層間元素?zé)o連接,可見(jiàn)層與隱藏層由受限玻爾茲曼機(jī)組成,最后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]進(jìn)行反向微調(diào)。

DBN隱藏層的個(gè)數(shù)決定著權(quán)重矩陣的個(gè)數(shù),即有n個(gè)隱藏層時(shí)會(huì)有n個(gè)權(quán)重矩陣:W1,W2,…,Wn,同時(shí)也擁有n+1個(gè)偏置向量:b0,b1,…,bn,其中b0為可見(jiàn)層的偏置向量。DBN的概率分布為

(2)

將第一個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的可見(jiàn)層作為深度置信網(wǎng)絡(luò)的輸入層,而第一個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的隱藏層就是第二個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的可見(jiàn)層,輸入的在役考核樣本數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)第一個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行提取特征數(shù)據(jù),由隱藏層輸出并作為第二個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的輸入,以此方式逐層疊加。最后一個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)的輸出作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,并進(jìn)行反向微調(diào),最終形成深度置信網(wǎng)絡(luò)[13]。

2.3 建立深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型

深度置信網(wǎng)絡(luò)能夠直接從原始數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征,直接將數(shù)據(jù)用于評(píng)估模型,最大程度地保存數(shù)據(jù)的真實(shí)性,使裝甲裝備在役考核評(píng)估更加真實(shí)。利用深度置信網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合特性,將裝甲裝備在役考核數(shù)據(jù)輸入建立的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型就能得到需要的評(píng)估結(jié)論,既省去了復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程以提高評(píng)估效率,又能夠保證裝甲裝備在役考核評(píng)估的時(shí)效性[14],基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的裝甲裝備在役考核評(píng)估流程如圖2所示。

圖2 基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估流程

1)裝甲裝備在役考核數(shù)據(jù)樣本。裝甲裝備在役考核評(píng)估貫穿于裝備整個(gè)服役期,因此在裝甲裝備服役期間產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)均可用于在役考核評(píng)估,在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,需要采用合適的數(shù)據(jù)采集方法,以保證采集的在役考核數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,能夠真實(shí)反映裝備狀態(tài)。將裝甲裝備在役考核數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)、驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)和測(cè)試樣本數(shù)據(jù)。訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)是指用來(lái)完成深度置信網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù),這部分?jǐn)?shù)據(jù)可用由部隊(duì)積累的歷史數(shù)據(jù)組成。驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)是指用來(lái)驗(yàn)證訓(xùn)練出來(lái)的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型是否真實(shí)有效,這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以由歷史數(shù)據(jù)組成,也可以由部分采集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)組成。測(cè)試樣本數(shù)據(jù)是指用來(lái)進(jìn)行裝甲裝備在役考核評(píng)估的數(shù)據(jù),是評(píng)估的輸入數(shù)據(jù),由采集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)組成。

2)確定深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型。深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型的輸入是裝甲裝備在役考核評(píng)估的指標(biāo)體系,輸出是裝甲裝備滿足部隊(duì)訓(xùn)練使用和保障需求的程度。針對(duì)具體需要給出結(jié)論的評(píng)估內(nèi)容,還需要單獨(dú)選取輸入指標(biāo)體系和相關(guān)數(shù)據(jù)樣本集,并確定相應(yīng)的評(píng)估輸出。采用基于能力需求的方法,結(jié)合部隊(duì)實(shí)際工作和考核需求,提出影響裝甲裝備服役的關(guān)鍵在役問(wèn)題,對(duì)這些關(guān)鍵在役問(wèn)題進(jìn)行逐層分解,直至得到可測(cè)的指標(biāo)元,完成裝甲裝備在役考核指標(biāo)體系構(gòu)建,并選取合適的優(yōu)化方法,完善指標(biāo)體系。在考核評(píng)估某型裝甲裝備服役情況時(shí),需將所有的在役考核指標(biāo)作為模型輸入,而在對(duì)裝甲裝備服役經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)估時(shí),只需選擇相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為輸入。深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型如圖3所示。

圖3 深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型

3)訓(xùn)練深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型。訓(xùn)練樣本的選擇會(huì)影響模型的精度,為了保證模型是通過(guò)充分的訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到的,選擇訓(xùn)練樣本時(shí),必須具有較強(qiáng)的代表性,同時(shí)涵蓋所有的指標(biāo)數(shù)據(jù)。裝甲裝備在役考核數(shù)據(jù)量綱差距較大,很多數(shù)據(jù)具有較高的維度,需要對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,將數(shù)據(jù)從高維空間降到便于處理的低維空間。常用的有線性降維方法,如主成分分析;非線性降維方法,如流形學(xué)習(xí)。

將訓(xùn)練樣本輸入構(gòu)建的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型,完成模型的訓(xùn)練并通過(guò)驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,進(jìn)而得到成熟的評(píng)估模型。以此得到的裝甲裝備深度置信網(wǎng)絡(luò)模型可作為評(píng)估模型進(jìn)行應(yīng)用。

3 裝甲裝備在役考核評(píng)估應(yīng)用

以某型坦克裝甲車輛為例,僅將某型坦克裝甲車輛的服役經(jīng)濟(jì)性作為在役考核評(píng)估的一項(xiàng)內(nèi)容。

3.1 服役經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)

結(jié)合坦克裝甲車輛的服役情況和部隊(duì)工作實(shí)際,提出影響坦克裝甲車輛服役經(jīng)濟(jì)性的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)這些關(guān)鍵問(wèn)題的進(jìn)一步分解,得到影響裝備服役經(jīng)濟(jì)性的指標(biāo)主要包括:裝備年均使用費(fèi)、裝備年均維持費(fèi)、使用維修費(fèi)效比、標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)費(fèi)滿足度。

裝備年均使用費(fèi)是指裝備完成年度訓(xùn)練、作戰(zhàn)等任務(wù)所需的油料、彈藥、器材、設(shè)施設(shè)備、技術(shù)資料、人員等費(fèi)用。

Fu=o+a+e+fe+t+p

(3)

其中,Fu是指裝備年均使用費(fèi),o是指年度消耗油料費(fèi)用,a是指年度消耗彈藥費(fèi)用,e是指年度消耗器材費(fèi)用,fe是指年度消耗設(shè)施設(shè)備費(fèi)用,t是指年度消耗技術(shù)資料等費(fèi)用,p是指年度消耗人力折合費(fèi)用。

裝備年均維持費(fèi)是指為使裝備保持良好可用狀態(tài)所消耗的費(fèi)用。

Fm=rm+dm+tm

(4)

其中,Fm是指裝備年均維持費(fèi),rm是指裝備年度故障后維修所耗費(fèi)用,dm是指裝備年度日常維護(hù)所耗費(fèi)用,tm是指裝備執(zhí)行年度任務(wù)前維護(hù)所耗費(fèi)用。

使用維修費(fèi)效比是指裝備年度使用維修的費(fèi)效比。

(5)

其中，CE是指裝備年度使用維修費(fèi)效比,t是指裝備年度可用時(shí)間。

標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)費(fèi)滿足度是指裝備年度的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)費(fèi)滿足裝備完成年度訓(xùn)練、使用、維護(hù)保養(yǎng)的等所需的程度?？梢酝ㄟ^(guò)根據(jù)裝備年度經(jīng)費(fèi)的使用情況進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查或者專家打分得到。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于基層單位沒(méi)有開(kāi)展在役考核任務(wù),缺少成體系的數(shù)據(jù)采集手段和設(shè)備,因此能夠獲得的數(shù)據(jù)雜亂無(wú)章,甚至包含大量的異常數(shù)據(jù),無(wú)法直接用于在役考核評(píng)估,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)抽取、清理和標(biāo)準(zhǔn)化,堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)處理真實(shí)、客觀、簡(jiǎn)潔、有效的原則,主要是對(duì)定性數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理,對(duì)定量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,采用多種數(shù)據(jù)處理方式,使數(shù)據(jù)能夠直接用于模型。部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示。

表1 某型坦克裝備服役經(jīng)濟(jì)性數(shù)據(jù)

3.3 評(píng)估樣本集創(chuàng)建

由于深度置信網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,收集的數(shù)據(jù)樣本對(duì)于深度置信網(wǎng)絡(luò)需要的樣本量來(lái)說(shuō)還是太少,會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的精度。需要對(duì)樣本集進(jìn)行優(yōu)化即進(jìn)行樣本增廣,增加樣本數(shù),采用線性插值或者非線性補(bǔ)差法對(duì)樣本集進(jìn)行擴(kuò)充。還要注意在對(duì)樣本進(jìn)行增廣時(shí),需要整體均衡地?cái)U(kuò)充數(shù)據(jù)樣本集,不能只進(jìn)行部分或局部樣本的擴(kuò)充,避免出現(xiàn)樣本集不均衡的問(wèn)題。

3.4 輸入評(píng)估模型

利用matlab中的DBN網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,RBM的輸出值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。每層神經(jīng)元設(shè)置為100個(gè),通過(guò)模型訓(xùn)練,結(jié)果如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)果

隨著樣本數(shù)據(jù)的增加,訓(xùn)練值逐漸逼近期望值。

3.5 評(píng)估分析

通過(guò)分析模型的結(jié)果可知,該型坦克裝甲車輛的服役經(jīng)濟(jì)性基本符合預(yù)期值,能夠繼續(xù)服役,但是在數(shù)據(jù)處理和模型運(yùn)行過(guò)程中也發(fā)現(xiàn)該型裝備的故障維修費(fèi)和日常維護(hù)費(fèi)在逐漸增高,而可用時(shí)間則在逐漸降低。特別是執(zhí)行大項(xiàng)任務(wù)或者裝備進(jìn)行超負(fù)荷使用時(shí),對(duì)裝備的損害相對(duì)較大,部分日常訓(xùn)練使用裝備狀態(tài)明顯低于戰(zhàn)備裝備狀態(tài)。通過(guò)實(shí)例,以服役經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)作為模型的輸入,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可得能夠用于評(píng)估裝甲裝備服役經(jīng)濟(jì)性的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型,驗(yàn)證了評(píng)估模型的可行性,能夠?qū)崿F(xiàn)裝甲裝備服役經(jīng)濟(jì)性的實(shí)時(shí)評(píng)估,并能夠發(fā)現(xiàn)影響裝備效能發(fā)揮的關(guān)鍵問(wèn)題和暴露的問(wèn)題缺陷,為裝備的改進(jìn)改型提供參考。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文圍繞裝甲裝備在役考核評(píng)估的內(nèi)容和原則,利用深度置信網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì),搭建了深度置信網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估模型。通過(guò)matlab軟件中的DBN模塊,以裝甲裝備服役經(jīng)濟(jì)性為例進(jìn)行驗(yàn)證,可以推廣至裝甲裝備在役考核評(píng)估。論文選取的數(shù)據(jù)樣本相對(duì)較小,裝甲裝備在役考核擁有海量數(shù)據(jù),建立的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型非常復(fù)雜,還需要進(jìn)一步研究深度置信網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu),使評(píng)估更加簡(jiǎn)潔高效。