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基于Minkowski可分性度量的军事智能模型可解释数据评估方法研究

军事智能模型；黑盒模型；试验鉴定；数据可解释评估；数据置效性

五、体系试验与评估 > 6.军事智能试验技术

分析了当前军事智能模型试验鉴定存在的“数据困境”问题，从工程实践出发给出了军事智能模型的分类界面，将研究重点聚焦在多层人工神经网络这一典型黑盒智能模型上。引入Minkowski可分性度量理论，实现对多层人工神经网络隐层功能的解析，在此基础上，提出“数据置效性”的概念，设计了基于样本Minkowski差与分类超平面距离的数据置效性计算方法，进而为每一条数据给出了评估“标度”，从数据与模型关系的角度，给出了黑盒智能模型可解释评估的技术路径。进一步以数据置效性作为遴选标准，将遴选出的低置信数据作为军事智能模型试验鉴定的重点目标，设计了具有实际物理意义的数据加扰方法，扩展了低置效数据的实战化试验考核范围。通过深度神经网络图像二值分类实验，验证了该方法的作用和价值。