于小嵐，熊 偉

（航天工程大學(xué)復(fù)雜電子系統(tǒng)仿真國防科技重點實驗室，北京 101416）

0 引言

作戰(zhàn)效能是衡量作戰(zhàn)單位在作戰(zhàn)過程中能否取得勝利的重要指標(biāo)，對作戰(zhàn)效能進(jìn)行評估可以為作戰(zhàn)指揮提供輔助決策。隨著戰(zhàn)爭科技與作戰(zhàn)理念的不斷發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)爭呈現(xiàn)武器裝備種類復(fù)雜、作戰(zhàn)高效、制勝手段豐富等特點，因此，對作戰(zhàn)過程中武器裝備所發(fā)揮的效能進(jìn)行準(zhǔn)確評估成為了制勝關(guān)鍵。

武器裝備體系的作戰(zhàn)效能與其性能和作戰(zhàn)運用方式緊密相關(guān)，已經(jīng)不是線性映射關(guān)系可以刻畫的，迫切需要尋找新的方法來解決非線性和不確定性條件下的武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估問題。目前解決該問題的方法中比較熱門的有結(jié)構(gòu)方程模型、作戰(zhàn)環(huán)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等［1-3］，以上方法能夠較好地刻畫效能與指標(biāo)之間的非線性關(guān)系。隨著武器裝備的復(fù)雜程度越來越大，國內(nèi)外學(xué)者也在不斷探索新的評估方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因其因果關(guān)系的揭示以及強(qiáng)大的非線性映射能力備受關(guān)注，該方法能夠很好地揭示復(fù)雜評估問題的映射關(guān)系并進(jìn)行因果推理，因此，該方法逐漸成為武器裝備體系作戰(zhàn)效能評估方法的研究熱點方向之一。

本文將對非線性和不確定性條件下武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估問題進(jìn)行分析，論述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的研究現(xiàn)狀，指出了目前基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估方法中存在的問題，展望了其未來發(fā)展方向。

1 武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估

武器裝備體系是在給定作戰(zhàn)任務(wù)的背景下，各種獨立而又緊密關(guān)聯(lián)的武器裝備作戰(zhàn)系統(tǒng)按照某種組織結(jié)構(gòu)，組成一個在功能上相互關(guān)聯(lián)的更高層次的系統(tǒng)。武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估即武器裝備體系在作戰(zhàn)過程中制勝的重要程度。

一般的作戰(zhàn)效能評估過程如圖1 所示，明確評估對象以及邊界，利用相關(guān)軍事理論以及作戰(zhàn)過程中的諸多影響因素，確立相關(guān)評估指標(biāo)以及評價規(guī)則，從而構(gòu)建評估指標(biāo)體系；在明確問題與指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，結(jié)合評估目的選取合適的評估方法，然后獲取相關(guān)評估數(shù)據(jù)，建立合理的評估模型實施評估，并對評估模型進(jìn)行檢驗。

圖1 武器裝備的作戰(zhàn)效能評估流程Fig.1 Flow chart of operation effectiveness evaluation of weapon equipment

通過對武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估過程分析，可以發(fā)現(xiàn)目前武器裝備體系的效能評估方法的研究，主要集中在對評估方法的非線性與對抗性動態(tài)性的探究上，在作戰(zhàn)實際應(yīng)用過程還停留在改變作戰(zhàn)方案、改變裝備參數(shù)等較為單一的方式上。因此，目前武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估存在以下3個問題：

1）評估方法在揭示因果關(guān)系、非線性關(guān)系、不確定性信息的能力上有所欠缺，諸如傳統(tǒng)的層次分析法、SEM 法、模擬仿真等方法在一定程度上都有著主觀性，而且在非線性關(guān)系的映射上是有限的。因此，探究一種新的具有強(qiáng)非線性映射能力、強(qiáng)可解釋性的效能評估方法是很有必要的。

2）評估結(jié)論的可分析性推理性不足，一般意義的評估方法由于流程復(fù)雜、耗時較長等特點，無法實現(xiàn)對評估結(jié)果的反復(fù)推演。因此，構(gòu)建一個可以進(jìn)行多角度推理的效能評估方法，對于后續(xù)武器裝備體系建設(shè)具有必要性。

3）現(xiàn)階段的作戰(zhàn)任務(wù)都是結(jié)合對抗性動態(tài)性的作戰(zhàn)活動，是呈體系的對抗。在如今的作戰(zhàn)背景下，依靠靜態(tài)的評估方法無法完整地揭示作戰(zhàn)活動中武器裝備體系的效能變化狀況。因此，建立一個適用于武器裝備體系的動態(tài)評估模型迫在眉睫。

為了解決以上困難，國內(nèi)外學(xué)者作出了很多嘗試，比較常見的是結(jié)構(gòu)方程模型方法、作戰(zhàn)環(huán)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，文獻(xiàn)［4］在非線性關(guān)系的揭示上有了新的突破，文獻(xiàn)［5］基于改進(jìn)支持向量機(jī)利用粒子群算法對支持向量機(jī)進(jìn)行改進(jìn)，大大提高了其對非線性關(guān)系的能力，并在小樣本評估上有了新的突破。隨著國內(nèi)外學(xué)者對各種方法的探索，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種具備非線性映射能力的學(xué)習(xí)方法逐步成為該領(lǐng)域的研究熱點，并得到了廣泛關(guān)注。

2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的作戰(zhàn)效能評估方法的研究現(xiàn)狀

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種用于描述變量間不確定性因果關(guān)系的圖形網(wǎng)絡(luò)模型，由節(jié)點、有向連線和節(jié)點概率表組成，其中有向連線代表節(jié)點之間的因果依賴關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分為靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，所謂動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)并不是指網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或者參數(shù)是動態(tài)變化的，而是指把靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與時間因素相結(jié)合，從而形成具有處理時序數(shù)據(jù)功能的網(wǎng)絡(luò)模型，如圖2 所示。

圖2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)示例Fig.2 Examples of dynamic Bayesian networks and static Bayesian networks

一個貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有N 個節(jié)點，特征變量為X1，…，Xn，其中，Xi代表貝葉斯網(wǎng)中對應(yīng)的節(jié)點；代表節(jié)點Xi的父節(jié)點集：

以知網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，檢索方式以主題檢索為檢索項，以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為主題進(jìn)行檢索，時間周期為最近兩年，共2 000 余篇文獻(xiàn)，采用VOSViewer 對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理及網(wǎng)絡(luò)分析。圖3 為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究熱點關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖。標(biāo)簽的顏色與尺寸分別反映了其領(lǐng)域相似程度和節(jié)點的出度。

圖3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究熱點關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)圖Fig.3 Network diagram of the keywords of research hotspots of Bayesian network

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究熱點關(guān)鍵詞圖中，不難發(fā)現(xiàn)最近兩年關(guān)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究熱度是多樣化的，從建模到應(yīng)用、從靜態(tài)到動態(tài)、與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合等各個方向都有所發(fā)展。

由圖3 可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展脈絡(luò)大致分為兩個主體的兩個方面。如下頁圖4 所示，兩個主體是傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，在確定的主體下分為兩個方面，一方面是網(wǎng)絡(luò)建?？梢苑譃榻Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與參數(shù)學(xué)習(xí)；另一方面是網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用由故障診斷、預(yù)測、可靠性評估等組成。本文將從貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模與應(yīng)用兩個方面，論述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在武器裝備體系作戰(zhàn)效能評估中的發(fā)展前景。

圖4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展脈絡(luò)Fig.4 Bayesian network development context

2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模研究現(xiàn)狀

針對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模過程，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模分為兩大類：一是已知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在這樣的條件下需要應(yīng)用參數(shù)學(xué)習(xí)算法，利用樣本數(shù)據(jù)獲取已知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的條件概率表數(shù)據(jù)。二是未知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在這樣的條件下，學(xué)習(xí)算法不僅有條件概率表的數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)獲取，而且需要根據(jù)已有的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建一個合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而客觀準(zhǔn)確地構(gòu)建預(yù)測模型。

在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中主要分為兩種參數(shù)學(xué)習(xí)與結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，參數(shù)學(xué)習(xí)的網(wǎng)路結(jié)構(gòu)一般是由相關(guān)領(lǐng)域的專家，根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行分析研究最終確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這樣的方式在一定程度上無法真實地反映事物的運行機(jī)理，隨著計算機(jī)科學(xué)的日益發(fā)展，依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)逐漸成為了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究熱點與難點。經(jīng)過一段時間的探索研究，基于評分搜索的算法受到較大的關(guān)注，其中主要使用的評分算法有MDL、BDe、K2 等。

其中著名的K2 算法被Cooper 和Herskovits 提出來。隨后，很多學(xué)者對其進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)。優(yōu)化算法的不斷發(fā)展，如圖5 所示［6，11］。雖然提出了諸多的改進(jìn)，但是目前如何找到一個快速準(zhǔn)確地建立模型的方法仍是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的研究方向。

圖5 基于評分搜索學(xué)習(xí)方法的發(fā)展時間線Fig.5 The development time line of search learning method based on scoring

同樣的MDL（最小描述長度）測度在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)中有著相當(dāng)高的認(rèn)可度，國內(nèi)外學(xué)者都有相關(guān)研究成果。2012 年國內(nèi)的吳紅等在提出融合先驗信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法中使用了MDL 測度進(jìn)行評價尋優(yōu)，并應(yīng)用了模擬退火算法進(jìn)行搜索尋優(yōu)，大幅度提高了學(xué)習(xí)精度，表現(xiàn)了MDL 評價的可用性［12］。葉光善等將MAP 算法同MDL 相結(jié)合，提出基于混合貝葉斯的數(shù)據(jù)挖掘方法，這對未來MDL 的應(yīng)用改進(jìn)提出了新思路［13］。國外學(xué)者對MDL 的應(yīng)用研究指出了新方向，NICANDRO C R 等提出一種基于MDL 得分進(jìn)行修剪搜索空間的方法，將搜索空間大片區(qū)域進(jìn)行排除，以此提高算法的速率，但是準(zhǔn)確率會有所影響，在未來可以搭配搜索尋優(yōu)算法將準(zhǔn)確率提升［14］。由此可以發(fā)現(xiàn)MDL 在國內(nèi)外的研究依舊是熱點，其評分機(jī)制簡單準(zhǔn)確，發(fā)展改進(jìn)空間大，可以從速率與準(zhǔn)確度兩個方面考量，是值得探索的一種評價方法。

綜上所述，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模的主要難點與熱點在于結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性。從基于評分搜索算法的發(fā)展過程可以發(fā)現(xiàn)，該算法從兩個角度出發(fā)：一是評分測度出發(fā)常用的有K2、MDL、BDe 等，K2 雖然應(yīng)用較多，但是其改進(jìn)更多的是在搜索策略上，在測度靈活性上MDL 更勝一籌。二是搜索策略上一般有傳統(tǒng)的遺傳算法、模擬退火算法等，在實用階段針對特定情況使用相應(yīng)的算法。

2.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能評估方法的研究現(xiàn)狀

本文以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在作戰(zhàn)效能評估領(lǐng)域的應(yīng)用為主，因此，以知網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，檢索方式以主題檢索為檢索項，以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、效能評估為主題進(jìn)行檢索，共50 余篇文獻(xiàn)，時間周期2010—2020 年，采用VOSViewer 對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理及網(wǎng)絡(luò)分析。下頁圖6 為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究熱點關(guān)鍵詞與時間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。標(biāo)簽的顏色與尺寸分別反映了其時間和節(jié)點的出度。

圖6 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的作戰(zhàn)效能評估研究熱點關(guān)鍵詞與時間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖Fig.6 The relationship network diagram between the keywords of the research hotspots and the time of operation effectiveness evaluation based on Bayesian network

從圖6 可以發(fā)現(xiàn)，從2010 年開始貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在作戰(zhàn)效能評估領(lǐng)域的應(yīng)用就得以迅速發(fā)展。從時間維度看，自2010 年以來對于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于效能評估領(lǐng)域還處于基礎(chǔ)發(fā)展階段，近年國內(nèi)外學(xué)者結(jié)合已有文獻(xiàn)，主要對貝葉斯推理、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域進(jìn)行探索性研究。本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在作戰(zhàn)效能評估領(lǐng)域的應(yīng)用分為靜態(tài)與動態(tài)兩類。

2.3.1 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

自2008 年國防科大的劉明輝等提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能評估方法開始，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在效能評估領(lǐng)域的應(yīng)用便不斷發(fā)展。該方法包括了兩大部分，其一是基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的效能仿真，它是基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的先驗知識構(gòu)建仿真推演模型，獲取相較傳統(tǒng)方法更為精確的仿真數(shù)據(jù)；其二是應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行效能預(yù)測，以此實現(xiàn)對效能值的精確預(yù)測［15］。以上兩種思路奠定了后續(xù)應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行效能評估的基礎(chǔ)。周旋等提出的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能評估方法，從能力上揭示了對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估的優(yōu)勢，其具有復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系表示能力、概率不確定性表示能力，以及因果推理能力，能夠在反映指標(biāo)與效能值之間的關(guān)系上有很好的表現(xiàn)［16］。因此，針對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)離散化的要求，提出了一種基于遺傳算法的離散化算法，尋求最優(yōu)的離散化規(guī)則。王磊提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能分析方法，該方法不同于建立評估模型，側(cè)重點是對已有模型的推理應(yīng)用，創(chuàng)新性地提出了正向探索模式、態(tài)勢擾動分析模式、因果追溯分析模式和截斷分析模式等4 種分析模式，比傳統(tǒng)模式的分析更加透徹［17］。2013 年LI H等提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的抗震性能評估專家系統(tǒng)，采用了雙向推理的方式進(jìn)行經(jīng)驗驗證得出結(jié)論［18］。陳宏建針對無人機(jī)編隊的不同形式，提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能評估模型，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理方式，分別對單個編隊的作戰(zhàn)效能和整體編隊的作戰(zhàn)效能進(jìn)行推理，驗證了模型的合理性［19］。

因此，針對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在效能評估領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立效能評估模型，其中主要的難點在于數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)不確定性、結(jié)構(gòu)參數(shù)學(xué)習(xí)等，研究成果如下頁表1 所示［20-25］。

表1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展改進(jìn)Table 1 The development status of Bayesian network

由此可以發(fā)現(xiàn)，目前該領(lǐng)域的專家學(xué)者主要抓住貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)處理兩個方面展開研究，將模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等諸多方法應(yīng)用其中，并取得了較好的效果，但是在樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)算法與推理分析算法兩個方面還存在局限性。因此，探索一種新的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法和一種適用于該武器裝備的推理分析算法是目前的研究熱點。

2.3.2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

近年來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用已從簡單的靜態(tài)貝葉斯轉(zhuǎn)向了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究上，這和當(dāng)代的作戰(zhàn)需求有著必然的關(guān)系，現(xiàn)今復(fù)雜的對抗關(guān)系、時空的交錯復(fù)雜、單一的靜態(tài)評估結(jié)果，對作戰(zhàn)的作用微乎其微，只有從時空角度出發(fā)的動態(tài)評估才是未來的方向，以及運用評估模型進(jìn)行有效分析才能為決策提供可靠依據(jù)。

作戰(zhàn)效能評估領(lǐng)域：劉春生等在2017 年提出一種基于Netica 的機(jī)載雷達(dá)偵察效能評估方法，該方法采用模糊分類方法形成各指標(biāo)的狀態(tài)集合，構(gòu)建基于Netica 的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，對機(jī)載雷達(dá)偵察效能進(jìn)行動態(tài)評估［26］。張海峰等在2019 年提出基于DBN 的作戰(zhàn)效能評估方法，同樣使用了Netica工具對無人機(jī)的作戰(zhàn)效能進(jìn)行動態(tài)評估［27］。

威脅等級評估等其他領(lǐng)域：文獻(xiàn)［28］采用Genie 建立動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，得到飛矸沿工作面運動全過程的動態(tài)威脅等級概率。文獻(xiàn)［29］引入云模型以及灰色關(guān)聯(lián)度等理論對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提升動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的性能，有效地對超視距空戰(zhàn)目標(biāo)威脅等級評估。文獻(xiàn)［30］將動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于艦船電力推進(jìn)系統(tǒng)的可靠性評估，取得了較好的效果。

可以看出動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在威脅等級評估與可靠性評估中有著更多、更新的應(yīng)用，對作戰(zhàn)效能動態(tài)評估研究有借鑒意義，動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對于動態(tài)過程的評估被廣大學(xué)者所認(rèn)可。目前，針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能評估模型探索還是基于Netica進(jìn)行建立，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多是由專家經(jīng)驗直接取得，在網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性與合理性上存在局限性。因此，針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的作戰(zhàn)效能評估，探索一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法是非常必要的。

3 存在的問題及展望

綜上所述，在特定作戰(zhàn)任務(wù)背景下，武器裝備體系的指標(biāo)與效能值之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性、非線性、不確定性等特點，給評估工作帶來了不可忽略的影響。傳統(tǒng)的評估方法存在著主觀因素較強(qiáng)、可描述性不夠等問題，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的效能評估方法具備著能夠揭示因果關(guān)系，處理不確定性信息，可進(jìn)行多模式推理分析等特點，能夠針對武器裝備體系進(jìn)行有效的效能評估，進(jìn)而通過評估模型推理分析，明確作戰(zhàn)任務(wù)下武器裝備體系的發(fā)展建設(shè)方向?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估方法有以下3 個值得探索的問題：

1）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法改進(jìn)優(yōu)化。以基于評分搜索的學(xué)習(xí)方法為例，該算法的搜索策略對學(xué)習(xí)效果的影響很大，在搜索策略上的改進(jìn)優(yōu)化可以有效地提高貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對于非線性關(guān)系映射的準(zhǔn)確性與可靠性，為武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估模型構(gòu)建打下良好的基礎(chǔ)。

2）當(dāng)前貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在效能評估領(lǐng)域的推理分析主要通過制定不同的作戰(zhàn)方案來進(jìn)行單向推理，在推理方式的算法應(yīng)用上目前還處于初級探索階段，需要一種能夠高效進(jìn)行推理分析，從而對復(fù)雜的武器裝備體系建設(shè)提供指導(dǎo)性意見。

3）當(dāng)下武器裝備體系的作戰(zhàn)背景是一個具有對抗性與動態(tài)性相結(jié)合的過程，單一的靜態(tài)評估模型已無法完整地揭示裝備體系在作戰(zhàn)活動中的能力表現(xiàn)，描述動態(tài)過程并將其作戰(zhàn)表現(xiàn)進(jìn)行一個合理的描述聚合是當(dāng)前比較明確的研究方向。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供了一種解決方案，結(jié)合Netica 軟件構(gòu)建動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在雷達(dá)偵察評估中已有探索，因此，基于DBN 的武器裝備體系作戰(zhàn)效能評估方法對武器裝備體系進(jìn)行動態(tài)評估，能夠得到更加精確的評估結(jié)果。

4 結(jié)論

武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估，是解決武器裝備發(fā)展、作戰(zhàn)方式、戰(zhàn)斗力提升的根本途徑和重要手段，一直以來都是武器裝備發(fā)展建設(shè)的熱點與難點問題。本文以當(dāng)前武器裝備體系作戰(zhàn)效能評估所面臨的困難為核心，論述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的研究現(xiàn)狀與發(fā)展前景，最后總結(jié)了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)武器裝備體系的作戰(zhàn)效能評估方法存在的問題并指出了發(fā)展方向。