(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210778596.2 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 中国舰船研究设计中心 地址 430064 湖北省武汉市武昌区张之洞 路268号 (72)发明人 王幸　许嘉　陈侯京　徐志亮　 胡为正　 (74)专利代理 机构 湖北武汉 永嘉专利代理有限 公司 42102 专利代理师 胡建平　李丹 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种冒泡自学习的水面无人艇群综合性能 评估方法 (57)摘要 本发明公开了一种冒泡自学习的水面无人 艇群综合性能评估方法， 包括以下步骤： 1)获取 水面无人艇群综合性能评估指标的实验数据； 2) 确定每个单项指标的参考区间， 通过接入实装或 仿真的有效试验数据， 采用冒泡法的方式， 不断 更新各评估 单项指标的参考区间， 实现参考区间 自学习更新； 3)在自学习参考区间的基础上， 自 下而上， 依次进行无量纲归一化处理， 将指标实 际值映射至归一化区间生成映射值； 4)确定每一 级指标的权重； 5)各级指标的无量纲归一化后的 映射值和权重， 计算评估值。 本发明提出了自学 习水面无人艇群综合性能评估指标体系， 并通过 引入冒泡演进更新参考区间的方式实现评估模 型的自学习， 本发明评估方法科 学有效。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115187040 A 2022.10.14 CN 115187040 A 1.一种冒泡自学习的水面无 人艇群综合 性能评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 1)获取水面无人艇群综合 性能评估指标的实验数据； 2)确定每个单项指标的参考区间， 通过接入实装或仿真的有效试验数据， 采用冒泡法 的方式， 不断更新各评估单项指标的参 考区间， 实现参 考区间自学习更新； 3)在自学习参考区间的基础上， 自下而上， 依次进行无量纲归一化处理， 将指标实际值 映射至归一 化区间生成映射 值； 4)确定每一级指标的权 重； 5)各级指标的无量纲归一 化后的映射 值和权重， 计算评估值。 2.根据权利要求1所述的冒泡自学习的水面无人艇群综合性 能评估方法， 其特征在于， 所述步骤1)中水面无人艇 群综合性能评估指标以无人艇 群综合性能为一级根节点， 执行任 务场景性能为对应子节 点， 任务场景包括： 水域巡逻， 目标驱离， 队形变换通过危险水域， 水 下目标搜索； 水域巡逻包括： 巡逻区域覆盖率、 任务规划时间、 任务重构时间、 巡逻任务成功率、 人机 交互次数、 虚警率、 漏警率； 目标驱离包括： 目标发现时间、 有效跟踪时间、 目标驱离时间、 目标驱离任务成功率、 人 机交互次数、 虚警率、 漏警率； 队形变换通过危险水域包括： 任务规划时间、 水域通过时间、 进入危险区域次数、 人机 交互次数、 路径 跟踪精度； 水下目标搜索包括： 目标发现时间、 有效跟踪时间、 目标驱离时间、 人机交互次数、 进入 危险区域次数、 虚警率、 漏警率。 3.根据权利要求1所述的冒泡自学习的水面无人艇群综合性 能评估方法， 其特征在于， 所述步骤2)中采用冒泡法的方式， 不断更新各评估单项指标的参考区间， 实现参考区间自 学习更新， 具体如下： 2.1)根据实装或仿真的有效试验数据， 确定指标S的采集均值， 并根据最大值和最小值 确定参考区间； 假设第n次试验后指标S的采集均值为Sn， 参考区间为 第n+1次试验后指标S 的采集均值为Sn+1， 参考区间为 其中， 为n次试验中指标S最小值， 为n次 试验中指标S最大值， n∈N+； 若 则 若 则 若 则 依次类推， 随着试验数据的不断积累， 实现指标S参 考区间自学习更新。 4.根据权利要求1所述的冒泡自学习的水面无人艇群综合性能评估方法， 其特征在于 所述步骤3)中将指标实际值映射至归一 化区间生成映射 值， 具体如下： 指标实际值记为在无人艇群进行第n次试验后， 指标S的采集均值为Sn， 参考区间为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187040 A 2若对第n次试验指标S进行评估， 则对指标S采集均值Sn进行无量纲归一化处理， 并将该 指标映射至[0,1]， 则采集均值Sn无量纲归一 化后的映射 值 为： 选取公式(1)或者(2)将指标实际值映射至归一化区间生成映射值， 确保在最优成绩 时， 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187040 A 3