基于語(yǔ)義匹配與組合的模型重用技術(shù)研究

　　摘要：為解決作戰(zhàn)體系概念模型與作戰(zhàn)體系仿真想定的數(shù)據(jù)壁壘，對(duì)仿真想定的智能映射與模型重用技術(shù)進(jìn)行研究。采用 DOM 技術(shù)對(duì)概念模型進(jìn)行解析。基于本體理論構(gòu)建作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，定制網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)以建立領(lǐng)域同義詞庫(kù)。通過(guò) SWRL 規(guī)則庫(kù)，調(diào)用推理機(jī)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義層面的關(guān)系推理。設(shè)計(jì)智能匹配算法，將語(yǔ)義關(guān)系映射到仿真模型的組合關(guān)系。采用 DOM 技術(shù)確定對(duì)象節(jié)點(diǎn)，生成仿真平臺(tái)可執(zhí)行的想定文件，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)仿真模型的組合重用，同時(shí)基于上述流程搭建了作戰(zhàn)體系仿真想定智能生成軟件平臺(tái)。

　　田星雨; 曾廣迅; 高云博; 龔光紅; 李妮， 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào) 發(fā)表時(shí)間：2021-10-13

　　關(guān)鍵詞：語(yǔ)義組合;作戰(zhàn)體系;模型重用;仿真想定;語(yǔ)義匹配

　　引言

　　隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，信息化軍事背景下的未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)不再局限于少量作戰(zhàn)單元之間的簡(jiǎn)單作戰(zhàn)，而是趨向于作戰(zhàn)體系之間的對(duì)抗。體系因此成為了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。

　　體系設(shè)計(jì)全生命周期，包括體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、體系建模仿真、體系仿真結(jié)果評(píng)估等三部分。作戰(zhàn)體系概念模型作為體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)結(jié)果，從頂層角度為建模仿真人員提供了作戰(zhàn)實(shí)體、作戰(zhàn)活動(dòng)的抽象描述。但由于作戰(zhàn)體系概念模型與作戰(zhàn)體系仿真想定在數(shù)據(jù)粒度、表現(xiàn)形式上的差異，二者無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)用。同時(shí)，目前國(guó)內(nèi)尚未形成成熟的仿真想定系統(tǒng)，缺乏從概念模型到仿真想定的智能化映射軟件。面對(duì)軍事領(lǐng)域仿真的多樣性、復(fù)雜性，仿真想定生成領(lǐng)域?qū)ο攵ㄉ傻闹悄芑⑾攵Ｐ偷目芍赜眯蕴岢隽嗽絹?lái)越高的要求。

　　模型重用問(wèn)題是仿真領(lǐng)域的前沿課題，被列為仿真領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的 4 個(gè)研究領(lǐng)域之一[1]。通過(guò)對(duì)商用軟件二次開(kāi)發(fā)，將模型信息分類，能夠?qū)崿F(xiàn)仿真模型的快速建模，但其缺點(diǎn)是針對(duì)特定仿真軟件，適用范圍較小[2]。目前針對(duì)模型重用已有許多標(biāo)準(zhǔn)和工具，但在作戰(zhàn)仿真領(lǐng)域的具體應(yīng)用較少。

　　因此，面向作戰(zhàn)領(lǐng)域開(kāi)展仿真實(shí)體與行為模型組合重用的研究具有重要意義。本文通過(guò)對(duì)作戰(zhàn)領(lǐng)域武器裝備、作戰(zhàn)行動(dòng)概念進(jìn)行表示，基于本體理論建立領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，通過(guò)智能映射算法與語(yǔ)義推理設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)概念模型到仿真想定的映射，完成概念模型知識(shí)的重用、系統(tǒng)原有仿真模型的組合重用，降低體系設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)成本，有效縮短體系設(shè)計(jì)周期。

　　1 基于本體的作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

　　基于 DoDAF 2.0 理論，明確概念模型解析的整體路線，采用 DOM 技術(shù)對(duì).xml 格式的作戰(zhàn)體系概念模型文件開(kāi)展解析，通過(guò) DOM 樹(shù)的生成與查詢，實(shí)現(xiàn)指定類型數(shù)據(jù)的篩選。分析解析數(shù)據(jù)與概念模型中節(jié)點(diǎn)的映射關(guān)系，確定概念模型與仿真想定之間可進(jìn)行復(fù)用的作戰(zhàn)概念數(shù)據(jù)，即概念模型中的武器裝備、作戰(zhàn)行為數(shù)據(jù)。由于命名形式、數(shù)據(jù)語(yǔ)義、數(shù)據(jù)粒度等方面的差距，數(shù)據(jù)無(wú)法直接映射至仿真想定，需建立作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，為后續(xù)匹配、語(yǔ)義推理提供知識(shí)支撐。

　　1.1 基于本體的作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)構(gòu)建流程

　　本體是指揮信息系統(tǒng)與作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的基礎(chǔ)。本體的概念最初在哲學(xué)領(lǐng)域引入，其含義為“對(duì)世界上客觀存在物的系統(tǒng)描述”。隨著互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域技術(shù)的逐漸發(fā)展，本體受到了諸如語(yǔ)義網(wǎng) [3]、知識(shí)工程[4]、生物醫(yī)學(xué)[5]和人工智能[6]等多個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注。

　　本體知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建，是指運(yùn)用本體技術(shù)，基于本體理論構(gòu)建知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。關(guān)于領(lǐng)域本體構(gòu)建方法，骨架法和企業(yè)建模法首先出現(xiàn);隨著本體技術(shù)的發(fā)展，形成了七步法、Methontology 方法、 KACTUS 工程法等本體構(gòu)建方法。這些方法對(duì)開(kāi)展本體構(gòu)建工作具有指導(dǎo)意義。其中，應(yīng)用較為廣泛的七步法，是斯坦福大學(xué)提出的一種自頂向下的本體構(gòu)建方法。七步法的本體構(gòu)建步驟明確清晰，包括本體分析、合并、概念添加等本體構(gòu)建過(guò)程，對(duì)構(gòu)建作戰(zhàn)領(lǐng)域本體具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。

　　基于本體的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建思路通常分為自頂向下、自底向上兩種。自頂向下方法含義為，從頂層概念開(kāi)始對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行細(xì)化，搭建良好的層次分類結(jié)構(gòu)，再對(duì)本體庫(kù)進(jìn)行底層本體添加;而自底向上方法含義為，首先從底層本體入手，對(duì)本體進(jìn)行歸納組織，提取底層概念，之后通過(guò)逐步抽象提取上層概念，整合形成完整知識(shí)庫(kù)。

　　由于不同本體構(gòu)建人員的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)存在差異，為構(gòu)建無(wú)歧義的領(lǐng)域本體，實(shí)際構(gòu)建更多采用自頂向下、自底向上思路相結(jié)合的方式。根據(jù)本體的具體應(yīng)用和作戰(zhàn)領(lǐng)域特點(diǎn)，本文提出作戰(zhàn)領(lǐng)域本體構(gòu)建的流程方法，其具體過(guò)程如圖 1 所示。

　　手動(dòng)構(gòu)建領(lǐng)域本體庫(kù)的方法依賴于本體開(kāi)發(fā)工具，用于進(jìn)行本體的構(gòu)建、存儲(chǔ)、查詢、推理等。 Protégé是一個(gè)開(kāi)源本體編輯器，本文采用 Protégé 本體構(gòu)建軟件，對(duì)上層本體進(jìn)行手工構(gòu)建。

　　1.2 本體構(gòu)建

　　1.2.1 自頂向下的本體構(gòu)建

　　(1)確定本體范疇和構(gòu)建目的

　　本文所要構(gòu)建的領(lǐng)域本體，具體范圍為軍事領(lǐng)域的武器裝備、功能組件、作戰(zhàn)行為及其他上層概念。作戰(zhàn)領(lǐng)域本體的構(gòu)建目標(biāo)為，以結(jié)構(gòu)化形式對(duì)作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行表示，對(duì)作戰(zhàn)領(lǐng)域中武器裝備、作戰(zhàn)行動(dòng)概念及概念間相互關(guān)系進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)的重用與共享。

　　(2)確定領(lǐng)域核心概念集

　　設(shè)計(jì)領(lǐng)域本體結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)，在于識(shí)別作戰(zhàn)領(lǐng)域重要術(shù)語(yǔ)，并據(jù)此建立領(lǐng)域主題概念集。針對(duì)本文面向的實(shí)際應(yīng)用需求，作戰(zhàn)領(lǐng)域頂層概念涵蓋武器裝備、功能組件、作戰(zhàn)行為、作戰(zhàn)環(huán)境、作戰(zhàn)組織等概念，但僅對(duì)其中部分概念進(jìn)行滿足應(yīng)用需求的關(guān)系描述與推理。

　　(3)建立概念層次結(jié)構(gòu)

　　實(shí)體概念，用于描述作戰(zhàn)領(lǐng)域武器裝備的具體類別劃分與層級(jí)關(guān)系。功能組件概念是實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)領(lǐng)域具體功能的最小組件，如雷達(dá)、導(dǎo)彈等本體。參考軍事數(shù)據(jù)網(wǎng)站提出的層級(jí)結(jié)構(gòu)，在本文知識(shí)庫(kù)中建立武器裝備本體知識(shí)結(jié)構(gòu)。

　　在作戰(zhàn)領(lǐng)域，對(duì)作戰(zhàn)行為進(jìn)行分析，主要從兩種粒度的行為進(jìn)行考慮：動(dòng)作和任務(wù)[7]。

　　動(dòng)作：即原子行為、原子模型，是最小的、不可再細(xì)分的行為概念，定義為任務(wù)實(shí)施過(guò)程中的步驟或工序;

　　任務(wù)：即組合行為、組合模型，由原子模型組成。任務(wù)是具有明確作戰(zhàn)意圖的軍事行動(dòng)，定義為執(zhí)行作戰(zhàn)命令的過(guò)程。任務(wù)可由若干個(gè)動(dòng)作組成。

　　在《軍語(yǔ)》、作戰(zhàn)條令、條例、相關(guān)文獻(xiàn)[8]中進(jìn)行概念獲取，明確作戰(zhàn)行動(dòng)術(shù)語(yǔ)的準(zhǔn)確定義。作戰(zhàn)行為可初步分為任務(wù)模型與自主行為，其中任務(wù)模型根據(jù)行為粒度，可分為原子模型、組合模型。原子模型為組合模型的基本組成單元，其又包含多種概念分類。例如機(jī)動(dòng)是為達(dá)成一定目的而有組織地轉(zhuǎn)移兵力或火力的作戰(zhàn)行動(dòng)。對(duì)于兵力機(jī)動(dòng)類型，具體包括開(kāi)進(jìn)、合圍、追擊、轉(zhuǎn)移、疏散、交替前進(jìn)等行動(dòng)樣式。

　　(4)定義屬性及屬性約束

　　對(duì)于武器裝備及功能組件，數(shù)據(jù)屬性即為其各類實(shí)際參數(shù)，可在已有作戰(zhàn)領(lǐng)域武器裝備本體庫(kù)中查詢獲得。對(duì)于作戰(zhàn)行為類數(shù)據(jù)，需要對(duì)作戰(zhàn)行為進(jìn)行時(shí)間順序上的約束。

　　對(duì)象屬性是對(duì)領(lǐng)域本體概念間關(guān)系的描述。結(jié)合相關(guān)調(diào)研，對(duì)作戰(zhàn)領(lǐng)域頂層概念及其子類的關(guān)系概括如表 1，并依此建立對(duì)象屬性。

　　(5)進(jìn)行實(shí)例化

　　在自頂向下的手動(dòng)構(gòu)建部分，只針對(duì)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的部分作戰(zhàn)行為描述進(jìn)行實(shí)例添加。

　　至此，在 Protégé中完成作戰(zhàn)領(lǐng)域本體庫(kù)初步搭建。該本體庫(kù)面向作戰(zhàn)領(lǐng)域相關(guān)概念，共包含 328 個(gè)子類、32 個(gè)實(shí)例屬性、12 個(gè)類間關(guān)系。本體庫(kù)中初步添加 85 個(gè)實(shí)例，用于對(duì)各類作戰(zhàn)行為提供具體描述，如“沖擊類”原子任務(wù)模型包括“偷襲”、“火力追擊”、“突擊”等行為實(shí)例。

　　此時(shí)，基于自頂向下構(gòu)建思路，已初步完成本體庫(kù)構(gòu)建。由于作戰(zhàn)行為存在著語(yǔ)義描述上的多義性與指代不一，需要進(jìn)一步獲取實(shí)例數(shù)據(jù)，根據(jù)底層實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行自底向上的本體庫(kù)修正。

　　1.2.2 自底向上的本體構(gòu)建

　　隨著網(wǎng)絡(luò)科技的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)成為信息的載體，對(duì)其中信息資源進(jìn)行自動(dòng)抓取的程序或者腳本也應(yīng)運(yùn)而生，它們被稱作網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。面對(duì)特定數(shù)量與特定主題的網(wǎng)頁(yè)資源，則需要依據(jù)網(wǎng)頁(yè)資源的加載方式，對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)定制化設(shè)計(jì)。

　　實(shí)驗(yàn)室已通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，在軍事網(wǎng)站中進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并按照特定組織形式保存于本地 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)庫(kù)包括 3104 個(gè) aircraft 類裝備型號(hào)數(shù)據(jù)、1754 個(gè) ship 類裝備型號(hào)數(shù)據(jù)、330 個(gè) submarine 類裝備型號(hào)數(shù)據(jù)，最大深度為 5，武器裝備間主要關(guān)系為上下位關(guān)系，共囊括 5188 種武器裝備型號(hào)與具體參數(shù)。

　　本文面向開(kāi)源軍事術(shù)語(yǔ)網(wǎng)站定制網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)應(yīng)用程序，通過(guò)調(diào)用 Requests 庫(kù)模擬 Ajax 請(qǐng)求獲取數(shù)據(jù)，調(diào)用 BeautifulSoup 庫(kù)解析返回的 HTML 數(shù)據(jù)，并進(jìn)行篩選、保存。

　　本文整理了 51 個(gè)常見(jiàn)行為術(shù)語(yǔ)，以此進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索與爬取，得到 37032 個(gè)搜索詞條，保存于本地 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中。結(jié)合具體應(yīng)用需求，調(diào)用 Jieba 庫(kù)實(shí)現(xiàn)術(shù)語(yǔ)的詞性標(biāo)注，結(jié)合手工標(biāo)注，得到了無(wú)歧義的作戰(zhàn)行為類實(shí)例數(shù)據(jù) 1212 個(gè)詞條。

　　對(duì)實(shí)例進(jìn)行手工歸類，確保每個(gè)原子行為子類對(duì)應(yīng)于多個(gè)作戰(zhàn)行為術(shù)語(yǔ)實(shí)例。同時(shí)，整理形成作戰(zhàn)行為同義詞庫(kù)，用于后續(xù)實(shí)例添加與語(yǔ)義推理。

　　1.3 實(shí)例自動(dòng)化添加

　　龐大的實(shí)例數(shù)據(jù)與其豐富的語(yǔ)義信息，對(duì)自動(dòng)化添加實(shí)例的方法提出了較高要求。在對(duì) OWL 文件進(jìn)行解讀的基礎(chǔ)上，可以通過(guò) re 庫(kù)正則字符串，實(shí)現(xiàn) OWL 字符串模式匹配與定位，將 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為 OWL 代碼段插入本體庫(kù)文件中，并通過(guò) Protégé軟件讀取擴(kuò)充后的本體庫(kù)進(jìn)行正確性校驗(yàn)。

　　為補(bǔ)充同義詞信息，進(jìn)行同義詞庫(kù)自動(dòng)化添加，通過(guò)實(shí)例的 same individual as 實(shí)現(xiàn)“同義詞” 的語(yǔ)義表達(dá)。

　　圖 2 為 Protégé讀取本體庫(kù)文件得到的實(shí)例個(gè)數(shù)及具體信息，添加的實(shí)例符合格式要求。

　　至此，作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的本體已構(gòu)建完成，包含 319 個(gè)概念(類)、49 種關(guān)系、84 種數(shù)據(jù)屬性和 5538 個(gè)實(shí)例。添加的大量實(shí)例及其屬性，作為對(duì)本體庫(kù)的補(bǔ)充，構(gòu)建形成了作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，既是對(duì)知識(shí)庫(kù)的豐富，也為后續(xù)進(jìn)行語(yǔ)義匹配、規(guī)則推理提供了數(shù)據(jù)支撐。

　　2 仿真模型智能映射算法的實(shí)現(xiàn)

　　完成作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)搭建工作后，需要通過(guò)語(yǔ)義推理，對(duì)知識(shí)庫(kù)中本體的組合、對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行推理補(bǔ)全。之后通過(guò)匹配算法的運(yùn)行，將作戰(zhàn)體系概念模型中的待處理武器裝備、作戰(zhàn)行為數(shù)據(jù)映射至作戰(zhàn)仿真推演平臺(tái)模型庫(kù)中相似度最高的仿真模型。針對(duì)不同類別數(shù)據(jù)的實(shí)際匹配需要，本文分別研究了不同的匹配方法。

　　2.1 基于 SWRL 規(guī)則庫(kù)的語(yǔ)義推理方法

　　知識(shí)圖譜是一種可視化的圖網(wǎng)絡(luò)，由概念、實(shí)體、實(shí)例、語(yǔ)義關(guān)系、屬性、約束條件組成。在知識(shí)圖譜中，概念、實(shí)體、屬性或?qū)傩灾低ㄟ^(guò)結(jié)點(diǎn)表示，概念、實(shí)體的屬性或關(guān)系通過(guò)結(jié)點(diǎn)連線表示。作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)旨在構(gòu)建面向作戰(zhàn)仿真的知識(shí)圖譜，為作戰(zhàn)領(lǐng)域提供一種面向作戰(zhàn)領(lǐng)域仿真模型體系的、顯式的知識(shí)組織模型與表示。

　　在本文以自底向上、自頂向下相結(jié)合的方式構(gòu)建的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)基礎(chǔ)上，本節(jié)給出基于知識(shí)圖譜推理的模型語(yǔ)義組合方法，基于語(yǔ)義網(wǎng)規(guī)則語(yǔ)言(Sematic Web Rule Language, SWRL)，通過(guò)定義規(guī)則，實(shí)現(xiàn)本體的語(yǔ)義組合。

　　本文搭建的作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中，SWRL 規(guī)則具體包括以下幾個(gè)類型：

　　(1)任務(wù)的執(zhí)行者

　　該類型推理執(zhí)行的前提是，存在組合模型(?CB)與作戰(zhàn)組織或?qū)嶓w(?OPT)，且二者存在執(zhí)行(isOperatedby)關(guān)系。基于上述條件，推斷出(?OPT, hasTask, ?CB)，即作戰(zhàn)組織或?qū)嶓w(?OPT)與組合模型(?CB)存在 hasTask 關(guān)系。

　　(2)子任務(wù)的相同執(zhí)行者

　　該類型推理執(zhí)行的前提是，存在原子模型(?PB1)與(?PB2)，且兩者與同一實(shí)體或作戰(zhàn)組織(?En)存在執(zhí)行(isOperatedby)關(guān)系。基于上述條件，推斷出(?PB1, same_operator, ?PB2)，即兩個(gè)原子模型(?PB1, ?PB2)對(duì)應(yīng)于相同執(zhí)行者。

　　(3)任務(wù)組合

　　該類型推理執(zhí)行的前提是，存在組合模型(?CB)與原子模型(?PB)，且兩者與同一實(shí)體或作戰(zhàn)組織(?En)存在執(zhí)行(isOperatedby)關(guān)系。基于上述條件，推斷出(?PB, isPartOF, ?CB)，即原子模型(?PB)被組合于組合模型(?CB)中。

　　(4)任務(wù)的先后順序或并行

　　該類型推理執(zhí)行的前提是，存在具有相同執(zhí)行者的兩個(gè)原子任務(wù)模型(?PB1)與(?PB2)，且二者均具有數(shù)據(jù)屬性 occur_time。通過(guò)判定兩者數(shù)據(jù)屬性 occur_time 的大小進(jìn)行推理，若時(shí)間相同，則視為并行任務(wù)(parallel);若時(shí)間不同，則較早任務(wù)為較晚任務(wù)的前置任務(wù)(pre_drive)，反之為后置任務(wù)(after_drive)。

　　(5)實(shí)體同級(jí)

　　該類型推理執(zhí)行的前提是，存在不相同的兩個(gè)實(shí)體(?E1)與(?E2)，且兩者均與相同組織(?Un)存在上下級(jí)關(guān)系(isSuperior)。基于上述條件，推斷兩個(gè)實(shí)體存在同級(jí)關(guān)系，即(?E1, sideway, ?E2)。

　　(6)模型組裝

　　模型組裝推理體現(xiàn)模型體系的“任務(wù)模型—— 自主行為模型——功能組件”的調(diào)用機(jī)制。該類型推理執(zhí)行的前提是，存在分類的實(shí)體模型(殲擊機(jī)?F)，存在執(zhí)行任務(wù)的類型(巡邏任務(wù)屬于平臺(tái)運(yùn)動(dòng)類型、空戰(zhàn)任務(wù)屬于火控類型……)。基于上述條件，推斷出實(shí)體必須包含相應(yīng)的功能組件(六自由度運(yùn)動(dòng)、指控、火力控制等)。

　　對(duì)于上述推理類型，通過(guò)編寫 SWRL 領(lǐng)域規(guī)則庫(kù)，調(diào)用 Jess 推理機(jī)，能夠?qū)Ρ倔w進(jìn)行語(yǔ)義層面的推理，得到本體的語(yǔ)義組合關(guān)系，其本質(zhì)上即為(頭實(shí)體-關(guān)系-尾實(shí)體)。之后通過(guò)智能映射算法，能夠?qū)⒈倔w映射至相似度最高的仿真模型，將本體組合、對(duì)應(yīng)關(guān)系映射至平臺(tái)庫(kù)內(nèi)仿真模型的組合、對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)原有仿真模型的組合重用。

　　2.2 基于領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的智能映射算法流程

　　以作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)作為知識(shí)支撐，設(shè)計(jì)智能映射算法。概念模型解析得到的仿真模型要素，包含 OV-4 視圖中的底層作戰(zhàn)實(shí)體數(shù)據(jù)、OV-5b 視圖中的作戰(zhàn)活動(dòng)數(shù)據(jù)。二者作為智能映射算法的輸入，分別按照不同的映射流程進(jìn)行處理，如圖 4 所示。

　　2.3 武器裝備映射匹配

　　當(dāng)解析獲取的待匹配武器裝備數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配時(shí)，若其在知識(shí)庫(kù)內(nèi)存在同義詞，則將該武器裝備實(shí)體匹配為其同義詞標(biāo)準(zhǔn)型本體，并將標(biāo)準(zhǔn)型作為算法輸入，進(jìn)行混合式語(yǔ)義相似度計(jì)算，將其映射至相似度最高的仿真模型;若其在知識(shí)庫(kù)內(nèi)不存在同義詞數(shù)據(jù)，則通過(guò)基于字段的相似度計(jì)算，將其映射至相似度最高的仿真模型。

　　2.3.1 基于語(yǔ)義相似度的武器裝備匹配算法

　　作為武器裝備智能匹配過(guò)程的核心內(nèi)容，語(yǔ)義匹配算法將對(duì)概念模型數(shù)據(jù)重用的效果起到關(guān)鍵影響。本文采用一種面向作戰(zhàn)領(lǐng)域提出的混合式語(yǔ)義相似度算法[9]，用于實(shí)現(xiàn)武器裝備層面的匹配。該算法針對(duì)搭建的作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，考慮路徑距離、本體特征、特征參數(shù)值等多方面語(yǔ)義信息，并通過(guò)加權(quán)結(jié)合取得了較好的應(yīng)用效果。

　　該混合式的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法如式(1)所示：? 1 2 1 2 1 2 1 2 ? ? ? ? ? ? ? ?? 1 Sim SE SE Sim SE SE Sim SE SE Sim SE SE , , , , ? ? ? p ? ?? ? ?? ? ? ? ? ?? ? (1) 其中? 1 2 , ? p Sim SE SE 為基于路徑距離部分的語(yǔ)義相似度， Sim SE SE ? 1 2 , ? ?為基于本體特征部分的語(yǔ)義相似度， Sim SE SE ? 1 2 , ? ?為基于特征參數(shù)值部分的語(yǔ)義相似度，? 、? 、?參數(shù)用于衡量路徑距離、本體特征和特征參數(shù)值等語(yǔ)義信息所占權(quán)重。

　　2.3.2 基于字段相似度的武器裝備匹配算法

　　在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，由于數(shù)據(jù)來(lái)源的有限性、名稱指代的多樣性，可能出現(xiàn)輸入的武器裝備名稱不包含于作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的情況。本文基于字段相似度匹配算法，對(duì)其進(jìn)行查找匹配。

　　使用經(jīng)典 Levenshtein 算法用于武器裝備數(shù)據(jù)的字段相似度匹配，采用編輯距離衡量字段相似度。編輯距離定義為兩個(gè)字符串進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的最少編輯次數(shù)。該算法的相似度計(jì)算公式為： i m sim n m ??? (2) 其具體原理為：記字符串 t 的長(zhǎng)度為 n ，字符串 s 的長(zhǎng)度為 m ， n m? ， k n m ? ?，前 m 個(gè)字符存在 i 個(gè)相同的字符。若使用 m i ? 個(gè)字符替換操作，能夠使得字符串 t 的前 m 個(gè)字符與字符串 s 完全相同。之后對(duì) s 字符串進(jìn)行編輯，進(jìn)行 k 次字符插入，最終其與 t 一致。該流程下編輯距離表示為： m i k m i n m n i ? ? ? ? ? ? ? ?可得 m n n i m i ? ? ? ? ?，則最終求得式(2)。

　　從實(shí)際操作出發(fā)，字符替換可以視作刪除、插入兩步操作，因此若對(duì)上述算法進(jìn)行加權(quán)，將刪除、插入操作的 cost 視作 1，將替換的 cost 視作 2 [11]。如此得到改進(jìn)后的字段相似度計(jì)算公式為： 2i sim n m

　　2.4 作戰(zhàn)行為映射匹配

　　結(jié)合知識(shí)庫(kù)中作戰(zhàn)行為術(shù)語(yǔ)的具體特點(diǎn)，本文采用 Jaro-Winkler 算法用于計(jì)算作戰(zhàn)行為本體之間的相似度[12]。

　　Jaro–Winkler Distance 是一種計(jì)算兩個(gè)字符串之間相似度的算法，適合計(jì)算兩個(gè)較短字符串之間的相似度。Jaro Distance 算法計(jì)算公式為： 1 2 1 3 j m m m t d s s m ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?式中， j d 為兩字符串的 Jaro 距離; m 為兩字符串完全匹配的字符數(shù); 1 s 與 2 s 為待匹配字符串; 1 s 與 2 s 為待匹配字符串的長(zhǎng)度; t 表示所需換位的字符對(duì)數(shù)目。

　　Jaro-Winkler 算法在此基礎(chǔ)上，給與起始部分相同的字符串更高的分?jǐn)?shù)，通過(guò)對(duì)常量 P 的定義，調(diào)整前綴匹配的權(quán)值。其計(jì)算公式為：d d L P d w j j ? ? ? ? ?1 ?式中， w d 為計(jì)算得到的語(yǔ)義相似度; j d 為兩字符串的 Jaro 距離; L 為完全相同的前綴字符串長(zhǎng)度; P 是一個(gè)調(diào)整前綴匹配權(quán)值的范圍常量。

　　經(jīng) 過(guò) 調(diào) 參 測(cè) 試 ， 本 文 確 定 P ? 0.1 時(shí) 的 Jaro-Winkler 算法，用以進(jìn)行作戰(zhàn)行為映射匹配。

　　3 作戰(zhàn)體系仿真想定生成方法

　　作戰(zhàn)體系仿真想定智能生成部分，需通過(guò)對(duì)作戰(zhàn)體系概念模型數(shù)據(jù)類型與作戰(zhàn)體系仿真想定描述模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系的探究，明確作戰(zhàn)體系仿真想定規(guī)范文件的生成流程。

　　根據(jù)仿真推演平臺(tái)導(dǎo)出的想定標(biāo)準(zhǔn)格式，可整理得到作戰(zhàn)體系仿真想定的標(biāo)準(zhǔn)文件模板。依據(jù)本文所分析的作戰(zhàn)體系概念模型數(shù)據(jù)、仿真想定內(nèi)容，對(duì)想定生成過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行整理。表 2 展示了數(shù)據(jù)含義與所在節(jié)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

　　基于已有的作戰(zhàn)體系仿真想定標(biāo)準(zhǔn)模板，在具體實(shí)現(xiàn)方法上，本文采用 C#語(yǔ)言作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，以 Visual Studio 2019 編譯器為基礎(chǔ)，歸納作戰(zhàn)體系仿真想定生成的實(shí)現(xiàn)流程如下：

　　① 依據(jù)仿真想定標(biāo)準(zhǔn)模板文件，調(diào)用 DOM 技術(shù)[13]進(jìn)行對(duì)象節(jié)點(diǎn)構(gòu)建;

　　② 按照模板文件具體格式規(guī)范，將匹配完成的武器裝備、作戰(zhàn)行為數(shù)據(jù)，整合讀取后未經(jīng)匹配的其他類型作戰(zhàn)數(shù)據(jù)，插入指定的對(duì)象節(jié)點(diǎn)中;

　　③ 重復(fù)步驟①至②，直至構(gòu)建完成仿真想定中全部對(duì)象節(jié)點(diǎn)，至此形成仿真想定完整 DOM 樹(shù);

　　④ 通過(guò)對(duì) Xml 庫(kù)的調(diào)用，將 DOM 樹(shù)進(jìn)行逆向生成，得到.xml 格式規(guī)范的作戰(zhàn)體系仿真想定文件，導(dǎo)出至指定路徑;

　　⑤ 將作戰(zhàn)體系仿真想定文件輸入已有的作戰(zhàn)仿真推演平臺(tái)，驗(yàn)證想定生成結(jié)果是否可運(yùn)行、符合設(shè)計(jì)結(jié)果。

　　4 仿真想定生成實(shí)例及驗(yàn)證分析

　　為驗(yàn)證映射流程，選擇編隊(duì)突襲防御體系，讀取其作戰(zhàn)體系概念模型進(jìn)行驗(yàn)證。

　　首先通過(guò)編寫好的 SWRL 規(guī)則庫(kù)，調(diào)用推理機(jī)，對(duì)知識(shí)庫(kù)中已有組合模型本體進(jìn)行語(yǔ)義層面推理，得到任務(wù)本體組合關(guān)系、子任務(wù)先后次序關(guān)系的推理結(jié)果，如圖 5、6 所示。

　　將概念模型作為智能映射算法輸入，得到相似度計(jì)算結(jié)果如表 3 所示。

　　通過(guò)人工操作，將平臺(tái)推薦的高波級(jí)驅(qū)逐艦匹配目標(biāo) 052C 改為基隆級(jí)驅(qū)逐艦。

　　對(duì)于待匹配作戰(zhàn)行為“空中目標(biāo)攔截”，選擇知識(shí)庫(kù)中已有組合模型“空中目標(biāo)攔截”作為匹配結(jié)果。對(duì)組合模型進(jìn)行語(yǔ)義信息讀取，并對(duì)分解后的原子模型進(jìn)行映射，如圖 7 所示。

　　至此，概念模型中的作戰(zhàn)活動(dòng)數(shù)據(jù)“空中目標(biāo)攔截”被分解為“編隊(duì)起飛-編隊(duì)探測(cè)目標(biāo)-編隊(duì)巡邏 -編隊(duì)空戰(zhàn)-編隊(duì)返航”本體行為序列實(shí)現(xiàn)，并通過(guò)映射算法匹配至合適的仿真模型組合，實(shí)現(xiàn)了仿真平臺(tái)庫(kù)內(nèi)模型的組合重用。

　　利用實(shí)驗(yàn)室已有的作戰(zhàn)仿真推演平臺(tái)，對(duì)生成的仿真想定進(jìn)行讀取，得到初始態(tài)勢(shì)界面如圖 8 所示，證明仿真想定文件實(shí)現(xiàn)成功讀取。進(jìn)行仿真推演，作戰(zhàn)態(tài)勢(shì)符合情境，想定成功讀取運(yùn)行。

　　5 結(jié)論

　　本文基于本體理論建立了作戰(zhàn)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，基于自頂向下思想構(gòu)建頂層本體，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)建立作戰(zhàn)行為同義詞庫(kù)，通過(guò)自動(dòng)化添加方式對(duì)知識(shí)庫(kù)底層本體加以完善。編寫 SWRL 規(guī)則庫(kù)，將對(duì)象屬性中的語(yǔ)義信息推理得到本體層面的組合關(guān)系。設(shè)計(jì)智能映射算法，針對(duì)不同類型的待匹配數(shù)據(jù)，應(yīng)用不同的映射算法，將本體關(guān)系映射至仿真模型的組合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)模型的組合重用。最后，讀取編隊(duì)突防體系概念模型，經(jīng)過(guò)語(yǔ)義匹配與組合推理，生成仿真想定，運(yùn)用仿真推演平臺(tái)讀取想定，其運(yùn)行結(jié)果符合情境，驗(yàn)證了本文映射流程的有效性、生成仿真想定的有效性。