基于大數據形式概念認知計算的裝備體系動態演化建模框架建構

王壽彪 李新明 劉 東

裝備體系是現代戰爭作戰體系中最為核心關鍵的體系范疇,聯合作戰意義下不僅要實現作戰層面聯合,更應該著眼于武器裝備層面聯合的高級階段,是武器裝備建設水平的重要衡量標準和評估內容.體系演化是裝備體系的重要規律,已有學者面向武器裝備體系發展的體系演化開展了一些研究工作[1],面向聯合作戰裝備體系動態演化論證視角的思考和探索正在引起關注[2?4].由于在概念認知上,傳統的裝備體系概念將綜合電子信息系統人為地割裂開來,表現為單一性地論證武器裝備系統集合意義下的裝備體系演化論證或電子信息系統集合意義下的綜合電子信息系統演化論證,這種現實研究現狀與目前新一代網絡信息技術發展趨勢驅動的裝備技術表現出不相適應性.事實上,諸如嵌入式信息系統等電子信息系統技術模式正在使得傳統的武器裝備概念內涵與信息系統概念內涵深度交織融合,很多時候難以明晰一個裝備應該納入信息系統概念范疇還是武器裝備概念范疇,在論證體系級綜合信息系統和裝備體系時,也無法清晰地劃分他們的概念外延對象,“你中有我,我中有你”的現象十分突現.針對這種問題背景,筆者在文獻[5]中提出一種廣義復雜信息系統觀點理解裝備體系的內涵,突出現代裝備的網絡、信息與智能的深度融合技術特性,這種解釋突出了信息在武器裝備中的角色和價值,借助這種觀念,引導從信息系統內涵角度出發尋求更科學的裝備體系建模與計算或仿真研究手段.同時,將傳統武器裝備體系的概念外延和信息系統的概念外延統一到裝備體系的這種廣義復雜信息系統范疇中,這種研究思想與傳統建模仿真存在較大差異,尤其在復雜事物對象建模方面面臨理論和技術困難,筆者在研究過程中提出數據驅動的形式概念知識對象建模,為這一方向的探索開辟了一種基于概念層面認知計算的體系論證思路[6],具有一定可行性和研究價值,能夠為更好地推動作戰理論從網絡中心戰到數據中心戰和未來的知識中心戰演變提供啟發.

云計算、物聯網、移動互聯網、大數據、人工智能等新一代網絡信息技術以及裝備制造技術的跨越式發展,對裝備體系和綜合電子信息系統的技術形態和體系作戰機理均產生深刻變革性影響,傳統的裝備體系與信息系統的概念層次差異難以適應這種變革性作用帶來的影響和機遇,主要的裝備體系建模仿真手段越來越力不從心,難以刻畫軍事領域不斷豐富和深化的深刻內涵和研究需求,例如近年剛剛提出的網絡信息體系理念尚處于概念定義認識性描述和體系架構論證階段.應用大數據概念研究裝備體系的科學理論方法和可行性技術框架引起研究人員關注[7?8].體系概念模糊性,體系復雜性和動態不確定性等一系列關鍵因素使得聯合作戰意義下的裝備體系動態演化論證與建模計算面臨困難挑戰,無論是演化分析理論還是演化建模技術等均沒有完善可用的框架.

從聯合作戰意義下裝備體系動態演化論證的應用目標而言,可以歸納為作戰體系結構優化設計、體系視域下武器裝備作戰管理、體系作戰能力或體系作戰效能的導向性涌現與結構布局優化、體系貢獻度評估等不同應用目標.本文將體系動態演化論證應用目標定性為面向高層輔助決策支持,未來開發設計的體系動態演化論證支撐信息系統將被嵌入到一體化指揮控制系統中[9],文獻[9]討論的作戰分析仿真系統研究思想具有較好的啟發意義,本文主要在大數據技術背景下探索知識推理層面的認知智能計算框架.從裝備體系宏觀論證的層次上講,聯合作戰意義下的裝備體系動態演化論證區別于建設發展階段的論證模式,突出聯合作戰在裝備組合運用方面上的需求牽引性,正如張最良[3]指出應該著眼于裝備體系演化論證需求,確立合適的體系評估問題和評估方式.從基礎理論和技術手段上講,本文提出認知計算和粒計算集成融合的大數據驅動的體系認知智能推理研究技術架構.

“概念”既是產生問題的根源,也是尋求改善現狀、解決問題的理論方法和技術應該遵循的主線.人類是形成概念的根本主體,概念是人類認知未知事物的重要手段和基本認知單元.概念就是人類感知、抽象、概括所認識對象本質屬性的思維形式,從而形成客觀事物在大腦中的一種知識化映象.國家標準指出,概念是對特征的獨特組合而形成的知識單元.德國工業標準2342將概念定義為“通過使用抽象化方式反映一群事物共同特性的思維單位”.概念能夠建立起溝通人類主觀與客觀世界的橋梁,是主客觀因素共同作用體,概念的涌現和演化反映出人類認識的模糊性由量變到質變的累積與突變.德國數學家Wille于1982年提出形式概念分析理論,1999年建立數學理論,成為利用概念形式化手段和概念化思維分析數據的有效工具,是近年來邏輯與智能,數據挖掘,知識發現,信息檢索和軟件工程等領域應用的重要理論技術途徑,取得豐富基礎理論和應用研究成果[10?13].基于形式概念分析及其與粒計算模型理論相結合的信息系統建模成為近年來人們關注的重要應用方向,例如,網絡信息安全中角色訪問控制模型,態勢感知粒計算模型[13].

從數據、信息和知識的聯系和轉換機理看,語義認知智能是核心主線.從現象觀點觀察聯合作戰意義下的裝備體系動態演化問題,其多元性,多層次性、復雜性、隨機不確定性、涌現性和動態開放大系統架構特性,導致對裝備體系中各種要素概念的表達蘊含認知不確定性,網絡信息體系理念下研究裝備體系建模應該遵循信息觀點下確定與不確定的統一哲學思想.對體系描述的不確定性根本上是通過概念反映出來的即體系的不確定性概念認知能力從根本上制約裝備體系研究效果.形式概念分析理論和粒計算方法論結合形成的概念認知計算與認知系統技術手段為以概念為建模主線建立體系模型提供了一種新方法視角,促進裝備體系建模支撐性理論和關鍵技術由傳統建模仿真向以數據為中心的智能計算轉變,能夠滿足在人的認知智能層面研究體系的科學可行性.本文在文獻[5]基礎上進一步討論大數據觀點下如何深入構建裝備體系的以數據為中心的認知計算系統,并探討基于概念認知計算系統的裝備體系動態演化論證與建模理論架構.

1 基于粒計算的裝備體系動態演化建模認識論思考

1.1 裝備體系動態演化的系統論解釋延伸

按照目前的基本共識,裝備體系通常定位為戰略性大系統,在裝備體系動態演化論證過程中,理論上應該尋求科學的自底向上和自上而下相結合的方法論,有助于探索體系涌現特性的機理.因此,描述裝備體系和建立裝備體系問題抽象模型需要建立在對體系概念和體系工程實踐不斷發展的全面認識基礎上.新一代信息技術以及新型材料工藝技術正在內化到裝備體系中微觀系統工程實踐中,裝備體系形態和特征正在發生改變,使得傳統的面向對象和基于本體論的體系結構建模理論方法很難綜合描述和刻畫體系的多維多層屬性特征以及復雜性,逐漸產生局限性.究其本源,人的因素的復雜性成為裝備體系建模中不可回避的要素,突破現有理論混亂和技術受限性,已然必須思考如何考慮解決人類直觀經驗感覺、知性和理性等認知智能,建立開放自適應的智能化知識型裝備體系模型已然十分迫切,將現實中人的因素轉化為可描述、可計算的知識化的人工智能模型范疇.裝備體系描述與模型表示應該考慮以人為中心的主體論角度,尤其是立足于信息概念,突出網絡中心、信息主導思維塑造體系認識觀的基本要求.

信息本質上是人對事物的認識,表現為物質的屬性,可以將信息定義為經過加工后的數據或編碼的知識.從這個角度看,知識的本體表示形式也可以理解為信息.控制論奠基人維納也認為信息正是人和外界的知覺和記憶、邏輯等思維性要素相互作用過程交互的東西,鐘義信教授也采取認識論觀點定義信息,這些解釋體現出一種實用主義傾向,認為信息是為人所用的,需要通過人去獲取的客觀存在,信息只有采取某種約定的編碼形式得以表達和交流,對于不同的人,信息挖掘價值也存在差異[14].目前有很多研究關注復雜系統的知識化建模問題,例如,文獻[15]對數據、情報、知識與信息概念之間的聯系和區別進行了較為準確的辨析,從信息關系角度認知裝備體系的復雜網絡模型.文獻[16]提出一種“以知識為中心”的指揮信息系統建設觀點,并討論了未來指揮信息系統的可能體系結構和關鍵技術問題.文獻[8]基于3個世界理論討論了基于大數據的指控本體模型,從指控概念的演化過程看,C4ISR系統的元理論就是指揮與控制.筆者認為將C4ISRK系統概念與裝備體系概念整合后,指控模型可以作為作戰視角下對抗性裝備體系動態演化機制機理的本體,類似于文獻[9]提出的C2驅動的作戰分析仿真架構.筆者在文獻[5]提出一種面向人工智能研究框架的裝備體系廣義復雜信息系統觀點,從現象的角度思考體系模型.上述的研究進展綜合起來,都在某種程度上為基于大數據的裝備體系建模與仿真研究提供了一種理論上的共鳴與借鑒.

大數據時代正在改變和塑造數據科學思維和利用數據的形式.事實上,數據一直是裝備體系建模的基礎,而應用大數據概念研究裝備體系的核心思想就是轉變人類觀察數據的思維角度和途徑,借助形式概念數據分析理論有望建立以人為中心的裝備體系語義模型認知抽象,而知識成為基本模型元素.裝備體系在建設過程中產生并積累了關于裝備系統性能特征、功能結構、系統體系結構的海量原始數據信息,裝備體系各子系統也在產生和利用數據信息,例如,偵察預警監視探測設備產生的圖像、視頻、信號等原始機器數據,指揮信息系統之間傳輸的態勢圖情報數據信息等,基于大數據概念來觀察和思考上述各種類型數據,從結構化思維考慮建立數據化模型,多層次的數據建模最終構造出一種以人為中心的體系認知模型.這是有效利用大數據研究裝備體系的一種重要模式.

1.2 基于知識演化的裝備體系動態演化建模理論構想

網絡和基于網絡的數據、信息、情報和知識流是裝備體系行為涌現的核心要素和機理本質所在.信息可以劃分為形式化信息、包括形式化信息和效用信息的狹義信息、廣義信息,大數據技術環境下,信息類型之間的概念邊界和利用形式產生交叉融合,例如,圖像語義自動標注、認知雷達、智能機器人、無人機等新型技術領域對信息的定性和處理.裝備體系是廣義信息的物質載體,體系中信息的復雜性使得傳統面向對象模型或一般本體論框架下對象模型均難以反映出裝備體系中人的核心主體性,因此,大數據技術環境下,裝備體系建模應該尋求新的對象描述模型理論.未來裝備體系的系統技術形態應該致力于借助網絡對數據信息和知識進行深層次融合和綜合管理和應用,形成適應形勢任務的新知識以及基于動態知識增強信息感知、作戰指揮與控制決策和作戰執行單元智能化和自主化能力.

裝備體系的概念外延包括武器裝備系統等物化的復雜事物實體,也涵蓋復雜裝備系統(例如空基預警探測系統)、指控組織、作戰任務、體系作戰能力和體系作戰效能、體系可靠性等語義抽象的復雜認知實體,體系語義模型應該建立反映實體與實體關系復雜性的體系結構描述整體語義框架,體系作戰能力與體系作戰效能要素實體發揮作用存在于思維(知識)的時間空間中,間接對現實存在的武器裝備系統產生“看不清”的復雜影響和作用關系,這正是目前體系建模缺乏的思維方法,例如,作戰效能的增強對體系能力產生激勵作用,同時體系作戰能力提升后進一步促進作戰效能的發揮.已經有許多關于體系作戰能力指標數據、效能指標數據以及能力結構空間的定性定量研究,這些數據如何與體系結構描述數據統一起來值得思考.

康德批判哲學中指出,知性為自然立法,即事物特性與觀察者(人)的思維角度有關,這種論斷與現代量子力學存在相似之處.事實上,裝備體系也應該是遵循這種原則而不斷建設發展演化的,即體系不是設計出來的,不具有建造性,只能是時空演化形成的一種超系統知識形態.如何在裝備體系演化過程中將人類智能智慧融入到模型構造中,是認識裝備體系機理的重要方法途徑.知識研究手段為以人為中心思考裝備體系建模提供了契合的理論工具.大數據概念的豐富發展和技術程度不斷成熟,基于大數據分析與決策的裝備體系模型研究引起領域學者關注.

1.3 裝備體系動態演化的信息粒化認知需求

描述裝備體系的大數據隱含著由體系中系統決定的局部與整體關系,以及復雜的層次結構信息,具有多層次/多粒度特性,為變尺度、變粒度、靈活柔性地描述裝備體系規模、結構,認知裝備體系作戰能力提供了信息來源和研究條件,有利于定量客觀準確地反映體系事實.傳統基于DoDAF的體系結構建模主要從頂層上規范體系元概念模型,缺乏完善的形式化表示,基于復雜網絡建模體系又存在過抽象不足,體系內部的豐富語義知識信息很難得到深入挖掘與發現,且主要支持作戰過程仿真,體系網絡模型的合理性一直備受疑慮.建立在數據基礎上的粒計算模型可以理解為還原論與整體論相互結合的一種系統方法論,能夠模擬人類的粒化認知思維,以描述和處理不確定信息和不確定性問題求解為核心目標[17].已有一些學者開展了相關研究,劉振亞[18?19]提出基于粒度計算的多分辨率探索性分析模型的一般性數學描述,并應用于構建指控系統效能探索性分析,鄒志剛[20]提出基于擴展粒度計算的防空體系結構超網絡模型方法.這些相關工作僅是借助了問題粒化求解思想,沒有深度考慮體系對象建模問題,沒有從根本上全面認識體系粒度特性,粒計算應用于裝備體系的研究模式和問題建模值得深入探索.

裝備體系的復雜性層次網絡特征,應該采取多視角觀察體系要素及體系結構,這也是DoDAF視圖產品描述體系結構的基本規律.在微觀和中觀尺度上,體系構成要素又表現出結構多樣的多元高階關聯性,例如模體概念,OODA環概念等,可以采取多粒度觀點觀察體系,此外,裝備體系離散系統建模現狀與連續性客觀規律的模型矛盾問題,都需要采取多視角多粒度的思維實現高級認知層面對體系深刻認識.裝備體系可以從物理域、信息域、認知域和社會域進行認識,裝備體系應該是上述4個域的共演化過程,知識正處于體系信息域和認知域的聯結層,更廣義地,知識域應當包含上述4個范疇的“域”,在知識中心化的認知視角下,可以采取粒化觀點描述和刻畫知識模糊性等不確定性特征，粒計算提供了一種合適的裝備體系域認知模型機制,而大數據則提供了開展粒計算的背景條件.例如從裝備體系的廣義系統構成維度,可以在物理域中定義體系系統信息粒,主要描述裝備體系中系統構成的邏輯層次性:原子粒描述型號裝備實體單元,即裝備體系中某種認知情境下不再進行分解的最小裝備單元,原子粒層多粒度性刻畫裝備的多維屬性特征信息；基本粒描述組合型型號武器裝備系統,該系統包含異構的子系統單元,也就是由原子粒層次的粒元素按特定規則聚合的較粗粒度的體系信息粒；基本粒層粒的多粒度性反映出復雜裝備系統的多維屬性信息；原始粒描述由基本粒按照組合規則生成的裝備系統集合,能夠反映體系級任務作戰屬性的裝備集.體系物質域中不同層次粒結構之間可以通過粒合并與映射實現轉化.

2 以人為中心基于概念認知計算的裝備體系動態演化建模框架

2.1 裝備體系動態演化問題論證在C4ISR系統中的功能角色

將體系演化問題的概念內涵定性為作戰視角下對抗性裝備體系動態演化建模范疇,裝備體系動態演化應用系統在C4ISRK大系統中的定位及其整體設計機制抽象如圖1所示.其基本思想是傳統的直接建立在態勢感知系統輸出基礎上的指揮與控制系統更應該是融入網絡為中心、信息為主導、體系為支撐的基本作戰觀念即網絡信息體系思想,在裝備體系動態演化推理輸出基礎上構造決策與指控過程,將體系的概念優勢融入指揮與控制的實施過程中,該系統運行模式應該兼顧未來戰場指揮信息系統的網絡信息技術發展趨勢,運行在大數據技術環境中.數據中心信息資源服務模式及系統架構參考文獻[21],裝備體系動態演化推理與輔助決策信息系統應該嵌入到未來聯合作戰一體化指控自動化系統平臺中,系統體系結構與數字化戰場信息資源服務架構兼容,該部分內容不屬于本文重點闡述內容.下面介紹兩個基本設計原則.

圖1 裝備體系動態演化信息系統原型構建機制與系統定位

1)從輸入信息角度,態勢感知信息系統輸出的動態數據信息和以人為核心的指控因子共同驅動體系演化.態勢感知是指大規模時間和空間范圍內環境中元素及其含義的感知和未來一定時空內元素狀態的預測[22].在該過程中,戰場傳感器網探測獲取連續原始數據信息,與先驗知識集成融合并關聯處理為較高層次與具體應用領域相關的“態勢”概念,引導進一步感知和預見未來事件,面向用戶可理解的自適應語義表示是利用態勢概念的重要技術主線.基于態勢感知的體系動態過程建模本質上就是從體系動態演化問題建模需求出發,感知獲取作戰環境中對抗性裝備體系的“態勢”,在體系知識域內綜合理解態勢語義,區別于傳統態勢感知研究形式,基于態勢感知的體系動態演化關注點是諸如體系作戰能力、體系作戰效能或體系可靠性等整體性全局的性能要素指標,而不是以往態勢語義下的“元素”.這種處理觀點與有關學者提出的體系平行實驗方法類似,但不能簡單理解為純粹數據驅動的處理過程,而應該注重以人為核心的因素驅動分析,體系動態演化建模應該注重演化目標和目標導向機制,其可能驅動模式應該是數據+因素；其次,直覺注意力模型是人腦關聯相關信息的重要機制,提供了一種多源信息片段集成和綜合理解手段,應該注重面向認知的信息攝取模型建模；第三,動態到達的新信息感知過程中與知識系統中的知識模式實現模式匹配問題,應該注重匹配準確性和效率；第四,演化目標因素與心理精神世界的因素表征與機能刻畫模型鏈接,進而驅動決策過程發生,該過程可以抽象為基于態勢感知的體系問題推理；第五,應該關注體系演化的系統動力學本質抽象描述與建模能力,體系視域下,指揮與控制過程應該是驅動體系演化的重要動力學機制.

2)從體系演化的動力學角度,指揮與控制過程是作戰視角下對抗性裝備體系動態演化的核心機制,裝備體系演化現象背后潛在動力學系統機制應該是基于指揮與控制模型的.信息時代戰爭的指揮與控制內容表現為信息主導,應該遵循扁平化指揮體制下從復雜信息關系視角按照網絡協同決策原則建立指控模型.國外學者多借助指控組織概念研究指揮與控制過程,提出“匯合”和“對焦”的概念,按照其概念原理,指揮與控制的實施主體(決策者或智能決策支持信息系統等)在時間和任務空間以并行協同的形式實現資源的匯合和對焦[23].文獻[24]提出未來軍事作戰體系中邊緣組織觀,分析了邊緣性組織概念的指控描述優勢,分別討論了邊緣性組織模式的使命任務空間模型、組織結構和功能模型、組織自適應協作與權變知識模型和組織狀態轉移模型,總結了其在復雜體系對抗環境下的運行模式,某種程度上指明了指控組織與體系對抗的內在邏輯性.在邊緣組織概念機制下,作戰單元以自組織、自治的形式實施聯合作戰,信息與認知是整個指揮與控制過程的基礎,貫穿流動于客觀物質世界網絡和主觀精神世界網絡的物理域、信息域、認知域和社會域,文獻[8]認為,大數據對應于客觀知識世界的存在物,成為引導和大系統管理的主客體.文獻[15]針對傳統OODA環模型不適用于信息化條件下網絡中心戰指控過程的協同決策特性,從復雜信息關系角度基于OODAI環的指揮與控制認知模型構建裝備體系的復雜網絡模型.綜合上述討論,體系視角下復雜信息關系建模機制下,將指揮與控制模型與體系動態演化的過程本質和目標需求結合起來是構造科學合理的體系演化應用系統的重要原則和模型設計思路.

2.2 數據驅動的裝備體系動態演化建模階段與粒計算認知模型建模層次架構

數據是客觀事實的記錄符號,人類正是通過數據表示與學習的形式獲取關于客觀事實的信息和知識的,從而指導具體的系統實踐.數據、信息與知識不斷循環轉化構成復雜信息系統的基本運行規律.大數據技術環境下,基于態勢感知與指控過程建模的對抗性裝備體系動態演化模型,應該是數據、信息與知識循環反復融合的處理過程,有必要采取以知識為中心的數據描述、組織表示與建模分析計算框架,逐層構造出數據驅動的體系動態演化模型,其模型愿景是一種以人為中心的信息分析和基于感知的推理過程.根據既有研究基礎,大數據技術環境下,采取形式概念分析元理論,借鑒粒計算與認知計算理論融合手段,構造面向裝備體系動態演化模型需求的體系認知計算系統具有可行性,其基本建模階段和模型層次架構如圖2所示.

1)感知層階段:充分利用網絡信息技術和信息系統優勢,全面綜合感知體系視角下戰場全維要素對象及其狀態的數據信息,結合建模目標和需求層次定位,研究基于態勢感知的體系描述數據表示,即從大數據中采集和組織信息,包括態勢信息和裝備體系結構框架描述數據信息兩大部分.

2)理解層階段:結合具體問題情境特性,在數據表示框架上,通過數據表示形式的視角轉換和映射,進而基于不確定性刻畫的角度出發,利用形式概念分析理論構造出體系整體性的形式概念粒計算認知系統模型,該模型需要突出解決以下3個方面的問題:a)在體系全要素整體性表示框架下,將要素之間拓撲結構性信息、要素對象屬性特征信息和對象屬性取值條件特征信息等綜合全面地反映出來,并且選擇合適的形式概念獲取理論將不確定性融入概念的形式化表達中；b)綜合體系動態演化過程中,要素的動態擴展性、自主性,靈活可見性等特性通過恰當的數據表示形式刻畫,尤其是時序語義的表達；c)在既有概念粒計算系統基礎上,面向體系動態演化問題建模,設計相應的復雜概念表達機制,重點解決在動態態勢數據信息攝入的情況下,如何有效地適應作戰態勢需求的基于形式概念的指揮與控制過程本體模型.

3)預測層階段:利用上述概念關聯結構模型,根據態勢動態信息進行預測分析,預見體系作戰能力的動態演化,基于能力演化引導作戰體系結構進行自適應優化.該階段需要建立跨接態勢感知模型輸出與指揮控制過程本體模型輸入的基于形式概念粒的動態信息感知、概念學習與語義傳播,概念動態演化模型.

4)控制層階段:主要在組織層面研究解決聯合作戰中系統、指揮與控制組織之間的動態協作性、自主性和靈活性控制問題,控制機制和控制行為應該從裝備體系演化的視角觀察和制定協作規則和約定.

圖2 數據驅動裝備體系動態演化建模階段劃分與模型層次

2.3 形式概念認知計算系統構造與知識表示學習和預測控制技術框架

人類層次基于感知的概念化知識理解與運用是未來大數據技術環境下機器智能系統進步的核心技術特征[25?26],目前難以應對的困難主要表現在兩個方面:一是機器智能獲取人類級概念語義的精度,對于人類感興趣的絕大多數自然和人工類型事物,人類可以從少數甚至一個例子中學習到一個新概念,而標準的機器學習算法卻需要數十個甚至成百上千實例才能獲取相當于人獲取概念的精度；二是相比機器學習,人類可以學習更為豐富的表示形式,例如,可以創造出新實例,可以將對象分解為部分與關系的構造形式,在已有類型范疇(概念)基礎上可以對抽象、豐富、靈活的數據表示形式進行學習進而創造出新對象類型范疇(概念),現有領先機器學習分類器模擬實現上述功能還存在很大距離和困難,在已有概念基礎上形成新概念是人類智能學習能力的重要表征,人類水平層次的概念學習是目前智能系統迫切解決的核心關鍵技術[26].

20世紀80年代,德國學者Wille從數學維度將術語化概念物化為采取一對算子相互定義的外延集合和內涵集合二元組表示,并延伸提出三元形式概念甚至多元形式概念分析理論,提供了一種有效的從數據中抽取形式概念并構造基于概念格結構的概念系統的技術途徑.相比傳統知識庫以描述現實世界中實體間關系為核心目標,主要是從無結構互聯網信息中獲取結構化知識,以形式概念為核心知識表示單元的知識系統,更能在人類認知層次貼近人類智能特性,具有獨特的應用優勢.筆者在文獻[5]中提出大數據技術環境下利用形式概念粒計算智能處理框架構造裝備體系模型思想,下面結合建模階段和模型層次架構給出可能的關鍵技術架構,如圖3所示.

1)多層次粒結構設計,裝備體系粒定義,信息粒化方法以及信息粒度最優定位.對于裝備體系動態演化感知建模階段,需要在不同的層次上設計多粒度的體系粒結構,同時,不同層次體系信息粒之間進行交互通信,因此,還需要研究合理的信息粒通信交互機制和建模方法.

2)基于粒計算的形式概念學習方法.重點研究解決從信息粒到形式概念的轉化過程,構造出不同層次的形式概念認知計算子系統模型,分析設計形式概念系統內部的結構性知識,研究概念聚合為概念粒的機制和策略方法.

3)在上述形式概念粒計算認知系統模型基礎上,研究以概念粒為中心的計算理論和適用的問題模型設計方法.其中需要重點研究如何捕捉到概念邊界,動態到達的信息如何攝入相應粒度的概念粒,如何定義概念之間的語義傳播規則,概念路徑刻畫語義傳播規律；研究如何利用概念粒拓撲結構構造出指揮與控制過程本體等復雜形式概念模型,基于指控過程的形式概念模型進一步設計合適的體系協同語義模型和體系演化驅動機制；在體系演化基礎上,探索一種科學的演化測度指標評價體系的演化性質,借助模糊認知圖決策模型探索可能的演化控制方案決策模型.

3 結論

圖3 大數據環境下基于形式概念粒計算的體系動態演化建模技術架構

演化現象是主客觀現實世界普遍存在形式,在生物生命科學,人工復雜系統工程,圖像處理與機器視覺領域都具有典型研究和應用.對于裝備體系而言,盡管部分學者圍繞面向裝備體系發展的體系演化開展了系列研究工作,但是,基于演化思想的體系結構建模、體系評估和體系優化決策等方面距離構建完善的研究體系還存在很多挑戰性難題,缺乏普遍適用的理論基礎,關鍵技術不清晰,需要緊跟國防編制體制改革衍生的體系科學時代課題不斷拓展完善體系演化研究體系.其中最為關鍵的就在于裝備體系與人的因素作用之間的理論聯系和模型方法,對此,本文在大數據技術環境下,探討了以人為中心的基于概念化知識感知機理的裝備體系動態演化建模架構,對于指導并促進上述問題的深入解決具有建設性意義.