数据驱动的军事复杂系统风险决策分析方法及其应用研究

With the background of big data analysis and management decision for military complex systems and the military requirement pulling in reality, this project aims at making an exhaustive study on data-driven risk decision analysis methodology and its applications for military complex systems based on the acquired massive military data. More specifically, from the viewpoints of “data analysis – network modeling – assessment prediction – optimal decision – military application”, it strives to solve (1) big-data-oriented correlation analysis, (2) networked modeling, (3) data-driven risk inference and prediction, and (4) risk-oriented portfolio selection for military complex systems by incorporating various theories and technologies including data mining, complex system modeling and assessment, risk management decision, and machine learning. On the one hand, in theory, the foregoing innovative approaches, such as military big data mining and analysis, data-driven decision analysis, and complex systems modeling and risk analysis, will provide scientific technologies and means that facilitate the transformation from military big data to decision insights. On the other hand, in practice, the proposed solution to big data analysis, assessment and decision-making for military complex systems will provide the best technical support to the usage and development of armaments, military system of systems analysis and demonstration, military systems management decision and risk control, and finally, enhance the military operational capabilities.

本项目以军事大数据分析与军事复杂系统的管理决策为背景，在实际军事问题的需求牵引下，在已获取的海量军事大数据资源基础上，开展数据驱动的军事复杂系统风险决策分析方法与应用研究。结合数据挖掘、复杂系统建模与评估、风险决策与管理、机器学习等理论方法，研究面向军事大数据关联性分析、复杂系统网络化建模、数据驱动的风险推理与预测、面向风险的组合选择决策等科学问题，沿着“数据分析—网络建模—评估预测—优化决策—军事应用”的思路开展方法与应用研究。在理论上，创新军事大数据挖掘与分析方法、数据驱动的决策分析方法、复杂系统建模与风险分析方法，为军事大数据向军事决策智慧的转化提供科学的技术方法手段；在实践上，建立军事复杂系统大数据分析与评估决策的系统解决思路和方案，为军事装备的使用与发展、装备体系的分析与论证、军事系统的管理决策与风险防控提供技术支持，最终为军事作战能力的提升提供保障。

本项目以军事数据分析与军事复杂系统的管理决策为背景，在实际军事问题的需求牵引下，开展数据驱动的军事复杂系统风险决策分析方法与应用研究。主要研究内容包括军事复杂系统多元数据挖掘与关联关系分析、军事复杂系统网络化建模及其分析、数据驱动的军事复杂系统风险评估与预测分析、军事复杂系统组合决策四个方面。研究提出的多元时间序列相似性匹配和多标签特征选择方法、基于文献数据的国防技术发展预测技术，解决了复杂系统多元数据特征提取及技术预测等问题，在航天系统数据分析、国防科技体系规划中得到应用；提出的基于作战环与异质网络的建模与评估方法，解决了军事复杂系统网络建模问题，对复杂军事系统的网络模型构建、系统评价与分析提供了有效的技术手段，并成功应用于军事复杂系统抗毁性、鲁棒性和贡献率分析中；提出的基于置信规则库与证据网络的复杂系统风险评估方法，解决了多类不确定性信息条件下复杂系统的风险建模、信息推理与综合评估问题，成功应用于装备系统故障分析与健康管理、保障系统风险预测、系统综合效能评估中；提出的复杂系统多目标组合规划与决策技术，成功应用于武器装备的投资组合、装备体系组合选择等作战运用与装备发展规划中。研究在理论上创新了军事复杂系统数据分析、系统建模、系统评估和决策分析的方法；在实践上为军事装备体系的分析与论证、军事系统的管理决策与风险防控提供技术支持。.研究完成各年度进展报告和项目结题研究报告，发表学术研究论文55篇，其中期刊论文37篇，会议论文18篇，其中SCIE或SSCI检索21篇，国内知名期刊论文9篇；出版专著1部；申请专利6项，软件著作权3项；提供军委总部机关咨询报告2份，获成果应用推广2项；培养博士研究生10名，硕士研究生12名；主办学术会议4次，承办学术论坛1次，参加国际学术交流12次，国内外知名专家学术交流9次，赴国外访问交流、联合培养等8人次；获得省部级科技进步二等奖3项。