基于知識圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型研究
人工智能技術(shù)與咨詢 昨天
本文來自《無線電工程》,作者齊小謙
摘?要:?針對當(dāng)前直升機(jī)飛行指揮效率低下、數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜和智能化層次低等問題,提出了基于知識圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型研究方法。使用知識圖譜生成和展現(xiàn)等技術(shù),對直升機(jī)飛行指揮專業(yè)領(lǐng)域的知識資源進(jìn)行了深入分析與整合。將有價值的數(shù)據(jù)資源提煉成知識圖譜,以圖形化方式向用戶展示經(jīng)過分類整理的結(jié)構(gòu)化知識,支持知識檢索、知識可視化和知識推薦等應(yīng)用服務(wù)。應(yīng)用結(jié)果表明,該技術(shù)模型能夠使指揮員、參謀直觀準(zhǔn)確定位和深度獲取專業(yè)知識,增強(qiáng)了系統(tǒng)思維能力,能夠促進(jìn)直升機(jī)飛行指揮信息系統(tǒng)的革新。
關(guān)鍵詞:飛行指揮;知識圖譜;知識推薦;關(guān)聯(lián)分析
0 引言
直升機(jī)飛行指揮是借助無線通信,為保證機(jī)群、編隊(duì)按預(yù)定計劃飛行、完成任務(wù)要求而進(jìn)行的對空指揮業(yè)務(wù)活動。該技術(shù)領(lǐng)域?qū)I(yè)性較強(qiáng),覆蓋知識面廣泛,數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜。指揮機(jī)構(gòu)均已配備基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)平臺等系統(tǒng),能夠支持互聯(lián)互通級的基本信息交互,但是智能化程度普遍較低。相關(guān)的知識庫缺乏層次性和邏輯性,推理能力薄弱,語義表達(dá)不直觀,關(guān)聯(lián)關(guān)系不清晰,知識定位困難[1]。同時,有限的數(shù)據(jù)理解能力和不斷增長的數(shù)據(jù)規(guī)模之間形成鴻溝,不能適應(yīng)信息流通快、反應(yīng)時效高和節(jié)奏轉(zhuǎn)換頻繁的應(yīng)用模式,成為制約直升機(jī)飛行指揮技術(shù)發(fā)展的瓶頸[2]。因此,亟需運(yùn)用知識圖譜等智能化技術(shù),通過知識抽取和知識融合等方式,建立新型數(shù)據(jù)服務(wù)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)飛行指揮領(lǐng)域知識的關(guān)聯(lián)、整合與可視化,為指揮決策提供高效服務(wù)。
知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫,將不同種類信息連接在一起而得到一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò),提供了從“關(guān)系”角度去分析問題的能力。現(xiàn)有的知識圖譜多為共用領(lǐng)域,在特定(語種、領(lǐng)域和主題等)數(shù)據(jù)集上取得較好效果,如百度知心、搜狗知立方等。專業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域尤其是直升機(jī)飛行指揮相關(guān)的知識圖譜并沒有構(gòu)建與展示,隱藏在分析處理過程和指揮或參謀人員頭腦中,沒有持久化存儲,資源深度利用還有很大潛力可挖[3]。構(gòu)建“資源可視可控、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)推薦、方案快捷生成”的直升機(jī)飛行指揮知識圖譜,使指揮、參謀人員之間共享領(lǐng)域知識[4],能夠遵循行為規(guī)律開展飛行指揮活動,發(fā)揮知識成果的價值。
本文從知識圖譜構(gòu)建的視角,對知識圖譜的內(nèi)涵與專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的知識資源整合進(jìn)行了深入分析,研究了構(gòu)建直升機(jī)飛行指揮模型概念網(wǎng)絡(luò)的方法[5],面向知識檢索和知識推理等應(yīng)用,按照策略自動推理搜索特情處置方案、計算生成引導(dǎo)指令,并以“直升機(jī)飛行指揮應(yīng)用系統(tǒng)”知識推薦能力的設(shè)計實(shí)現(xiàn)為例,給出了成果形態(tài)和運(yùn)行場景,實(shí)現(xiàn)飛行指揮業(yè)務(wù)平臺由“功能型”向“知識型”轉(zhuǎn)變[6]。
1 總體設(shè)計
長期的飛行訓(xùn)練、復(fù)盤總結(jié)積累了大量經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),但是指揮決策方式、飛行活動過程不可能反復(fù)試驗(yàn),大規(guī)模的數(shù)據(jù)資源需要按照結(jié)構(gòu)化、層次化、模型化的要求進(jìn)行組織和整理。面向跨時空、多域?qū)嶓w和多任務(wù)等不同維度的指揮信息表示和理解需求,將多方傳遞的指揮行動等信息進(jìn)一步組織和抽象,符合指揮專業(yè)活動的語義和邏輯。將現(xiàn)有若干個功能點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)組合,構(gòu)建面向任務(wù)全過程、全要素的以知識為中心的飛行指揮模型[7]。
知識圖譜是解決軍事數(shù)據(jù)分析利用的關(guān)鍵技術(shù),知識圖譜本身是將大量具有多種屬性的實(shí)體通過關(guān)系鏈接而成的網(wǎng)狀知識庫,在本質(zhì)上是一種概念網(wǎng)絡(luò),其中的節(jié)點(diǎn)表示物理世界的實(shí)體(或概念),而實(shí)體間的各種語義關(guān)系則構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)中的邊。本文通過“直升機(jī)飛行指揮領(lǐng)域本體”整合已有的數(shù)據(jù)資源,對專業(yè)數(shù)據(jù)的主體、場景、行為和層級等要素進(jìn)行建模[8],從而實(shí)現(xiàn)術(shù)語、標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)庫等相關(guān)資源的相互關(guān)聯(lián)和系統(tǒng)組織,形成以語義網(wǎng)絡(luò)為骨架的知識圖譜,支持可視化、智能化的知識服務(wù)。
在對直升機(jī)飛行指揮知識融合與圖譜構(gòu)建方法研究中,各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源知識庫中實(shí)體含義的不確定與關(guān)聯(lián)關(guān)系冗余等現(xiàn)象是關(guān)鍵問題,影響著知識圖譜構(gòu)建的整個過程[9]。本研究主要應(yīng)用知識抽取、知識融合、知識推理和知識可視化等關(guān)鍵技術(shù),把復(fù)雜的專業(yè)領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)換為經(jīng)過分類整理的結(jié)構(gòu)化知識[10],展現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律,為技術(shù)創(chuàng)新提供切實(shí)、有價值的參考。
知識抽取:主要從多源飛行訓(xùn)練與領(lǐng)航引導(dǎo)等大數(shù)據(jù)中抽取和識別知識單元,包括概念本體、對應(yīng)關(guān)系以及屬性3個知識要素,并以此為基礎(chǔ)形成一系列高質(zhì)量的行為表達(dá)。知識抽取自動從結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的飛行訓(xùn)練資源數(shù)據(jù)中抽取概念本體、屬性及關(guān)系。
知識融合:屬高層次知識組織方式,使來自不同知識源的信息在同一框架規(guī)范下進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)整合、消歧、加工和推理驗(yàn)證等,達(dá)到數(shù)據(jù)、信息、方法、經(jīng)驗(yàn)以及人的思維的融合,形成高質(zhì)量知識庫,主要包括實(shí)體配準(zhǔn)和知識合并。實(shí)體配準(zhǔn)主要對來自不同數(shù)據(jù)中不同標(biāo)識實(shí)體的語義理解,關(guān)聯(lián)到同一概念上,實(shí)現(xiàn)對同名、多名和縮寫等多種實(shí)體語義的消歧和共指消解。知識合并主要對新抽取的知識與實(shí)體庫進(jìn)行實(shí)體、關(guān)系和屬性關(guān)聯(lián),排除概念實(shí)體和屬性等沖突,通過計算字符串相似度、詞典語義相似度等方法實(shí)現(xiàn)匹配和合并。
知識推理:采用基于圖或邏輯的推理方法,在已有概念知識庫和裝備參數(shù)庫的基礎(chǔ)上進(jìn)一步挖掘隱含知識,應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持,從而豐富和擴(kuò)展知識庫。知識推理對象可以是本體、本體屬性、本體間關(guān)系和關(guān)聯(lián)本體庫中概念層次結(jié)構(gòu)等[11]。對于推理規(guī)則的挖掘,主要關(guān)注實(shí)體以及關(guān)系間的豐富同現(xiàn)情況。推理功能通過可擴(kuò)展規(guī)則引擎實(shí)現(xiàn),規(guī)則包括2大類:針對屬性的規(guī)則,即通過數(shù)值計算獲取其屬性值;針對關(guān)系的規(guī)則,即通過鏈?zhǔn)揭?guī)則發(fā)現(xiàn)本體間隱含關(guān)系。
知識可視化:為了使指揮或參謀人員更有效地與數(shù)據(jù)交流,更好地理解和獲取數(shù)據(jù)背后的信息與知識,進(jìn)行大規(guī)模知識圖譜的可視化工作是一種有效手段。專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜數(shù)據(jù)的展現(xiàn),不能像以往一樣僅適用一個圖表就能獨(dú)立表達(dá)出所有信息,而是要讓用戶與數(shù)據(jù)交流,通過知識圖譜數(shù)據(jù)信息的傳遞、聯(lián)動,從多方面來交互式地分析和查看數(shù)據(jù),從而方便用戶控制數(shù)據(jù)。本研究使用eChartGL等方式,實(shí)現(xiàn)快速專業(yè)的知識圖譜呈現(xiàn)效果。
2 知識圖譜構(gòu)建
本文將知識圖譜設(shè)計成一張大圖,如圖1所示,節(jié)點(diǎn)表示領(lǐng)域本體,邊則代表本體之間的語義關(guān)系。將各種瑣碎、零散的知識片段組織起來,呈現(xiàn)領(lǐng)域概念之間錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系,支持知識檢索、知識問答、知識推薦和知識可視化等多種應(yīng)用[12]。
圖1 知識圖譜規(guī)劃
領(lǐng)域本體主要規(guī)劃了“應(yīng)用本體”和“基礎(chǔ)詞庫”兩大部分。應(yīng)用本體對領(lǐng)域概念和知識資源進(jìn)行合理分類,并準(zhǔn)確定義領(lǐng)域概念之間的相關(guān)關(guān)系,使不同實(shí)體之間的語義關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系一目了然,規(guī)范了行為活動自動關(guān)聯(lián)、推理預(yù)測方式,實(shí)現(xiàn)特定領(lǐng)域知識圖譜的智能查詢、關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)、關(guān)系全息和行為分析等各種應(yīng)用[13]。基礎(chǔ)詞庫對領(lǐng)域的定義、元素和術(shù)語等進(jìn)行廣泛采集和系統(tǒng)梳理,以兵種專業(yè)知識、信息基礎(chǔ)知識和作戰(zhàn)指揮知識理論為主體,以運(yùn)籌模擬、戰(zhàn)場仿真和作戰(zhàn)評估等技術(shù)理論為輔,形成一個結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容完整的專業(yè)詞庫[14]。
直升機(jī)飛行指揮領(lǐng)域的實(shí)體屬性較多,且具有嚴(yán)格與豐富的數(shù)據(jù)模式,具有要素關(guān)聯(lián)性、突變性等復(fù)雜特性,對準(zhǔn)確度要求比較高。目標(biāo)對象需要考慮各種級別的人員,不同人員對應(yīng)的操作和業(yè)務(wù)場景不同。領(lǐng)域本體主要涉及飛行監(jiān)控、任務(wù)分配、領(lǐng)航解算、編隊(duì)控制、威脅分析、飛行引導(dǎo)和行動采報等典型應(yīng)用本體的建模[15]。
飛行監(jiān)控模型(AAFMS_Ontology):主要包括空中位置參數(shù)、剩余油量和設(shè)備工作狀態(tài)。基于GPS、北斗等導(dǎo)航定位系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)提取,在二維、三維圖形平臺上實(shí)現(xiàn)直升機(jī)飛行實(shí)時狀態(tài)監(jiān)控,包含時刻、位置、航向、航速、高度、俯仰和剩余油量等工作參數(shù)信息。
領(lǐng)航解算模型(ALEAD_Ontology):基于飛行計劃和實(shí)時飛行參數(shù),為保證按時到達(dá)指定地點(diǎn)所進(jìn)行的飛行解算,實(shí)現(xiàn)偏航和迷航的自動識別以及應(yīng)飛諸元的自動計算,包括計算飛行航線、起降方式、航路點(diǎn)、預(yù)達(dá)時刻、飛行時間和飛行距離,依據(jù)應(yīng)飛航向、航速和高度,設(shè)置檢查點(diǎn)和迷航處置措施。航路數(shù)據(jù)格式包括起飛機(jī)場、起飛時間、航線起點(diǎn)位置、轉(zhuǎn)彎點(diǎn)位置、轉(zhuǎn)彎方式、飛行高度、飛行航向、飛行速度、飛行時間、飛行距離和到達(dá)時刻要求,目前采用純文本、DOC或XML文件格式。
威脅分析模型(ATHRA_Ontology):對各種影響空中飛行安全的威脅源進(jìn)行建模,生成和分發(fā)告警提示、威脅警報等信息,向飛行監(jiān)控、編隊(duì)控制提供威脅告警支持,威脅源主要包括地理情況(如山峰、高壓線)、惡劣天氣、輻射源及鳥群干擾等。
行動采報模型(AACTR_Ontology):包括計劃進(jìn)度、任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)、目標(biāo)查明情況、續(xù)航能力和物資損耗分析。依據(jù)當(dāng)前時間、平臺狀態(tài)和所處階段分析任務(wù)執(zhí)行狀態(tài),結(jié)合計劃節(jié)點(diǎn)要求、物資損耗情況及剩余航路等,分析行動進(jìn)程狀態(tài)。
任務(wù)分配模型(ATASK_Ontology):包括查明情況、空中運(yùn)輸、加油、搜救、避讓、空中巡邏、盤旋、返回基地、禁飛通告、空投和空降等,基于專用數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn),依據(jù)空域分布、目標(biāo)情況及被指揮平臺實(shí)力,自動進(jìn)行平臺裝備選擇與任務(wù)分配。
飛行引導(dǎo)模型(AFLYG_Ontology):基于任務(wù)要求,快速響應(yīng)動態(tài)情況變化,進(jìn)行自動分析計算,生成指揮命令,包括出航、空中集合、進(jìn)入空域、請求登機(jī)、起飛降落、到達(dá)位置及返航著陸等,輔助動態(tài)調(diào)整任務(wù)和計劃。
編隊(duì)控制模型(AFORM_Ontology):基于無線組網(wǎng)模式要求,實(shí)現(xiàn)飛行編隊(duì)的長僚控制,支持按照飛行方向進(jìn)行指揮引導(dǎo),包括長僚機(jī)信息共享規(guī)則與控制編隊(duì)之間隊(duì)形、次序、位置、航向和航速等。
3 知識圖譜應(yīng)用
在知識圖譜建成之后,進(jìn)一步研發(fā)了基于知識圖譜的檢索、瀏覽和可視化技術(shù),并將知識圖譜嵌入“直升機(jī)飛行指揮應(yīng)用系統(tǒng)”之中發(fā)揮作用[16],提供系統(tǒng)性、準(zhǔn)確性和全面性的知識推薦,逐步推動專業(yè)知識應(yīng)用生態(tài)進(jìn)化。
3.1 知識可視化
開發(fā)了面向飛行指揮領(lǐng)域的概念知識導(dǎo)圖工具,形象展示概念本體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜知識體系的可視化。知識可視化如圖2所示,該工具能在不同的知識庫、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)之間建立關(guān)聯(lián),增強(qiáng)專業(yè)應(yīng)用知識資源的聯(lián)通性[17]。通過圖形交互的方式,在概念層次上瀏覽飛行指揮知識,發(fā)現(xiàn)概念或知識點(diǎn)之間的潛在聯(lián)系,比較形象地表現(xiàn)了飛行指揮知識體系。
圖2 知識圖譜應(yīng)用工具
3.2 知識檢索
知識圖譜使知識檢索模式從“以術(shù)語為中心”過渡到“以知識為中心”,使其更加實(shí)體化、語義化和智能化。基于知識圖譜,可在檢索模塊中嵌入“應(yīng)用主題”,將用戶所查實(shí)體的相關(guān)知識綜合呈現(xiàn)出來。基于知識圖譜,還能實(shí)現(xiàn)知識分類導(dǎo)航,協(xié)助用戶迅速發(fā)現(xiàn)所關(guān)注的知識,使系統(tǒng)理解用戶的查詢意圖并直接返回精確合理的指揮命令[18]。
3.3 知識推薦
通過全局概念構(gòu)建、基于規(guī)則的約束關(guān)系生成,設(shè)置直升機(jī)飛行指揮知識推薦模式[19],建立【事件類型】、【涉及人員】、【時間要求】、【位置精度】等業(yè)務(wù)類型與領(lǐng)域本體之間的關(guān)聯(lián)。例如,在“特情處置”和“搜索營救”之間建立“功能相關(guān)”關(guān)系;在“空域飛行”和“領(lǐng)航解算”之間建立“飛行管理”關(guān)系;在“飛行控制”和“起飛、集合、機(jī)動、解散、疏開、脫離”之間建立“行為序列”關(guān)系等。根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系以及直升機(jī)平臺類型(如教練機(jī)、巡邏機(jī)、通信機(jī)、武裝機(jī)、運(yùn)輸機(jī)和電抗機(jī)等),可進(jìn)行個性化知識應(yīng)用推薦。如果選擇運(yùn)輸機(jī),則主要推薦空中運(yùn)輸、起飛降落等相關(guān)知識;如果選擇教練機(jī),則主要推薦編隊(duì)控制、編隊(duì)飛行等相關(guān)知識。
以上應(yīng)用表明,基于知識圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)了飛行指揮行為、事件和關(guān)系等要素的相互銜接,能夠?qū)?fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)系以比較豐富、比較全面的形式進(jìn)行可視化呈現(xiàn),為指揮或參謀人員深入了解、掌握直升機(jī)飛行指揮領(lǐng)域知識提供了有效手段,達(dá)到應(yīng)急處置快捷和指揮決策高效的運(yùn)用效果。
4 結(jié)束語
知識圖譜的重要性不僅在于它是一個全局知識庫,更是支撐知識推薦和知識關(guān)聯(lián)等應(yīng)用的基礎(chǔ),為許多專業(yè)領(lǐng)域提供了新型功能展示方法。直升機(jī)飛行指揮業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用知識圖譜技術(shù)進(jìn)行資源整合、因果推理和規(guī)律探尋,創(chuàng)新了專業(yè)知識的內(nèi)容組織方式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[20]。
在充分關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行為條例等知識資源的基礎(chǔ)上,對目標(biāo)行為或關(guān)鍵事件的前因后果、關(guān)聯(lián)關(guān)系、特點(diǎn)規(guī)律進(jìn)行建模,改進(jìn)了專業(yè)知識產(chǎn)品表現(xiàn)樣式,能夠高效提供有用信息并快速向指揮員呈現(xiàn),進(jìn)一步推動知識服務(wù)的升級與飛行指揮應(yīng)用互操作、業(yè)務(wù)共享平臺的完善。
研究成果表明,利用知識圖譜實(shí)現(xiàn)行業(yè)或領(lǐng)域知識管理和知識推薦是可行的,而且具有十分重要的應(yīng)用價值。知識圖譜可以根據(jù)具體需求提供不同的知識服務(wù),通過將直升機(jī)飛行指揮知識圖譜構(gòu)建方法進(jìn)行抽象和擴(kuò)展,能夠應(yīng)用到多個專業(yè)領(lǐng)域,例如:無人平臺指揮能夠很好地解決當(dāng)前專業(yè)領(lǐng)域行為模型構(gòu)建中的一些突出問題,值得進(jìn)一步深入研究和探討。
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編輯:fqj
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