基于屬性加權(quán)貝葉斯分類器的目標毀傷效果分析*

孫國磊　李　京

(海軍航空工程學院5系　山東　264001)

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基于屬性加權(quán)貝葉斯分類器的目標毀傷效果分析*

孫國磊李京

(海軍航空工程學院5系山東264001)

摘要目標毀傷效果評估(BDA)是作戰(zhàn)決策的重要組成部分,信息化條件下的現(xiàn)代戰(zhàn)爭給目標毀傷評估增加了復雜性與不確定性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是最近幾十年流行起來的一種不確定性推理工具,樸素貝葉斯分類是一種簡單而高效的方法,但是它的屬性獨立性假設(shè),影響了它的分類性能。通過對樸素貝葉斯分類器進行屬性加權(quán)的改進,可以提高分類效果,并舉例演示了利用改進貝葉斯分類器進行目標BDA的過程,說明了這種改進的樸素貝葉斯分類在目標BDA中應用的可行性與有效性。

關(guān)鍵詞貝葉斯分類器; 毀傷效果評估; 作戰(zhàn)決策

Battle Damage Assessment Based on Attribute Weighted Bayesian Classification

SUN GuoleiLI Jing

(No.5 Department, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai264001)

AbstractTarget battle damage assessment(BDA) is an important part of combat decision. Information-based modern war increases the complexity and uncertainty of BDA. Though Bayesian network is a popular way to uncertainty reason in recent decades and Na?ve Bayesian Classification is simple and efficient, its hypothesis of attribute indepentence impacts the classification performance. Through attribute weighted Na?ve Bayesian Classification, the performance of Na?ve Bayes has been improved. And with an example of BDA procedure, the improved Bayesian Classification shows its feasibility and effectiveness in target BDA.

Key WordsBayesian classification, battle damage assessment, combat decision

Class NumberE917

1引言

目標毀傷效果評估(Battle Damage Assessment,BDA)是在對某一軍事目標或區(qū)域進行火力攻擊后,通過一定的偵察手段,依據(jù)目標的性質(zhì)及所獲得的對其打擊后的破壞程度信息,采用合理的數(shù)學模型和經(jīng)驗公式進行量化,并根據(jù)打擊前后的圖像信息變化,對打擊后的目標進行毀傷程度的計算和判定,以判斷是否已達到打擊目的,是否還需要組織下一輪打擊的過程[1]。根據(jù)目標BDA結(jié)果,作戰(zhàn)指揮人員可以判斷已實施的火力打擊是否達到預期的毀傷效果,是否需要再次打擊,并為制定火力毀傷計劃提供科學依據(jù)。科索沃戰(zhàn)爭中,由于目標BDA能力不強,美軍航空兵與導彈部隊平均每天至少有40次重復打擊,戰(zhàn)爭快結(jié)束時達到頂峰,空襲第86天時重復打擊近160次[2]。

目前,我軍的BDA研究還剛剛起步,還沒有成熟的評估方法和完善的理論體系。BDA工作主要依靠各種偵察信息,憑借指揮員的主觀判斷來確定目標的毀傷程度。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種可描述不確定信息的專家系統(tǒng),在構(gòu)造目標BDA模型時,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖論的優(yōu)點,它使用概率論來處理由不同知識成份之間的條件相關(guān)而產(chǎn)生的不確定性,提供一種將知識直覺地圖解可視化方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種可描述不確定的專家系統(tǒng),具有語義性邏輯推理,可用于對不確定戰(zhàn)場信息進行決策[3]。

2樸素貝葉斯分類器[4～5]

樸素貝葉斯分類器基于類條件獨立性假設(shè),即一個屬性對給定類的影響獨立于其他屬性值。設(shè)有變量集U={A1,A2,…,An},其中A1,A2,…,An是實例的屬性變量,C是取m個值的類變量。假設(shè)所有的屬性條件獨立于類變量C,即每個屬性變量都以類變量作為唯一的父節(jié)點,可得到樸素貝葉斯分類器。使用樸素貝葉斯分類器進行分類工作過程如下。

將每個沒有類標號的數(shù)據(jù)庫樣本用n維特征向量X={x1,x2,…,xn}表示,分別描述X在n個屬性{A1,A2,…,An}上的屬性值。設(shè)m個類{C1,C2,…,Cm},樸素貝葉斯分類將未知樣本X分配給類Ci,當且僅當:

P(Ci|X)>P(Cj|X), 1≤i,j≤m,i≠j

(1)

其中P(Ci|X)最大的類Ci為最大后驗假設(shè)。根據(jù)貝葉斯定理:

(2)

由于P(X)對于所有的類均為常數(shù),且假設(shè)屬性值相互獨立,則稱使用

(3)

對X進行分類為樸素貝葉斯分類器。其中P(C)為類參數(shù)估計,其計算公式為

(4)

N為數(shù)據(jù)樣本總數(shù),N(C)為第C類中樣本數(shù)。而P(xi|C)為條件概率,當Xi是離散屬性變量時,條件概率的計算公式為

(5)

其中,N(xi|C)為第C類中屬性為xi的樣本數(shù)。如果某一個樣本的數(shù)量是0,可取

(6)

來修正,其中|Xi|是屬性變量Xi的個數(shù)。

3改進的樸素貝葉斯分類器

樸素貝葉斯分類器具有分類效果好、結(jié)構(gòu)簡單的特點,但由于其在實際使用時必須先假定所有條件屬性之間相互獨立,主觀上忽略了其間的聯(lián)系,對于分類的準確性將會產(chǎn)生影響。在BDA分析中,對目標毀傷效果的依據(jù)主要依靠戰(zhàn)前分析、機組人員的任務(wù)報告、靜態(tài)圖片以及遙感圖像等手段,這些信息來源間有可能有比較密切的聯(lián)系,比如靜態(tài)圖片對目標毀傷效果的判斷和衛(wèi)星遙感圖像得出的判斷在一定程度上比較吻合,如果人為割裂之間的聯(lián)系,則利用靜態(tài)圖片與遙感圖像進行互補的效果將會大打折扣。

因此,秦鋒等[6]在前人的基礎(chǔ)上提出了屬性加權(quán)樸素貝葉斯分類算法。嘗試對屬性與類別之間的關(guān)聯(lián)進行量化,以此值作為加權(quán)系數(shù),對該屬性項的屬性值進行加權(quán),關(guān)聯(lián)程度較大的屬性值將獲得較大的加權(quán)系數(shù),反之,將獲得較小的加權(quán)系數(shù)。在構(gòu)建樸素貝葉斯分類器的時候,計算每條屬性的每個取值對分類的影響,以其值為權(quán)值,這樣,對后驗概率計算中的每個條件概率項,在每個屬性的不同取值時,采用不同的加權(quán)值,提升樸素貝葉斯的分類性能。

相應的屬性加權(quán)樸素貝葉斯分類器的表達式為

(7)

式(7)與式(3)的唯一不同就是在條件概率上多了權(quán)重wxi,c,它表示概率項P(xi|C)的權(quán)重。

(8)

根據(jù)秦鋒等的實驗結(jié)果來看,在MBNC(Bayesian Networks Classifier using Matlab)試驗平臺上,利用UCI數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)集,對樸素貝葉斯分類器和屬性加權(quán)樸素貝葉斯分類器進行了比較。在所有的數(shù)據(jù)實例中屬性加權(quán)樸素貝葉斯分類的分類準確率優(yōu)于樸素貝葉斯分類器,而算法運行時間上,兩者的差別微乎其微,證明了新算法的有效性。

4目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

4.1目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

文獻[7～8]基于屬性加權(quán)樸素貝葉斯分類器的目標BDA,是根據(jù)戰(zhàn)場上收集到的各種目標毀傷信息,借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理功能,對目標的毀傷效果進行綜合評估,分類器結(jié)構(gòu)如圖1所示。在戰(zhàn)場上收集到目標毀傷信息時,如武器系統(tǒng)錄像信息、靜態(tài)圖片、執(zhí)行任務(wù)組人員報告等,將這些毀傷信息輸入到評估系統(tǒng)中,借助貝葉斯分類器的推理功能,計算目標BDA節(jié)點各種狀態(tài)發(fā)生的概率,即所求的目標發(fā)生各種毀傷等級的概率。

圖1　目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

4.2目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)

參考有關(guān)文獻[9～10]以及目標BDA習慣,可以確定目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中各節(jié)點狀態(tài),如表1所示。

對于目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的條件概率表以及屬性權(quán)值的計算步驟如下:

步驟1利用專家知識構(gòu)造300個訓練樣本信息;

表1　目標BDA貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中各節(jié)點可能狀態(tài)

步驟2掃描所有訓練樣本,統(tǒng)計訓練集中,目標BDA為ci類的情況下,屬性Xi取值xi的實例數(shù)N(xi|ci),形成統(tǒng)計表2;

步驟4權(quán)值參數(shù)學習:根據(jù)統(tǒng)計表2,利用式(8)計算權(quán)值wxi,c;

步驟5生成加權(quán)樸素貝葉斯概率表及屬性權(quán)值列表(如表4所示),即所需的加權(quán)樸素貝葉斯分類器。

表2　訓練樣本統(tǒng)計表

表3　目標BDA模型的節(jié)點概率表

表4　屬性權(quán)值列表

5實例分析

建立起加權(quán)樸素貝葉斯分類器后,假設(shè)從戰(zhàn)場上獲得目標毀傷情況的一組數(shù)據(jù),如表5所示。將數(shù)據(jù)帶入式(7),從而使得式(7)取最大值時的目標BDA為摧毀,所以,綜合各方面信息可以判定該目標已經(jīng)被摧毀。

表5　目標毀傷信息

6結(jié)語

利用屬性加權(quán)貝葉斯分類器可以提高樸素貝葉斯分類器的分類準確率,而且對原有分類器的改變很小,額外增加的訓練時間極少。但是需要注意的是,對于戰(zhàn)場目標BDA來說,準確地獲得可靠的訓練樣本是保證對目標毀傷效果分析正確的關(guān)鍵。只有通過大量的、可靠的毀傷數(shù)據(jù)對加權(quán)貝葉斯分類器的條件概率和屬性權(quán)值進行訓練,才能從根本上保證目標BDA的可靠性[11]。

參 考 文 獻

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中圖分類號E917

DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2016.01.009

作者簡介:孫國磊,男,講師,研究方向:作戰(zhàn)指揮。李京,男,講師,研究方向:信息作戰(zhàn)。

*收稿日期:2015年7月3日,修回日期:2015年8月27日