一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法及系统

摘要

本申请涉及一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法及系统。该方法包括：获取武器装备体系的装备指标网络数据和逻辑网络结构数据，基于指标‑能力映射链对指标逻辑数据进行权重计算；根据所述指标逻辑数据的类型，对所述指标逻辑数据进行归一化处理，获取所述指标逻辑数据的归一指标值；根据所述指标逻辑数据的不同权重和所述归一指标值，对装备单元能力进行计算。通过本方法能够对武器装备体系作战能力进行全面的评估，同时可以对装备重要度、指标灵敏性进行分析，为装备体系发展决策提供理论支持。

说明书

技术领域

本申请涉及信息评估技术领域，特别是涉及一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法及系统。

背景技术

装备体系的作战能力是指装备体系完成一定的作战任务的本领或者潜力，与体系中各装备单元的能力及其形成的体系整体功能结构有关。武器装备体系作战能力的计算，能够为体系能力生成机制研究、体系重要节点分析、装备性能指标灵敏度分析等奠定基础，从而为装备体系发展提供决策支持。

当前武器装备体系作战能力分析大都是基于装备-系统-体系逐层聚合的方法，首先建立能力评估指标体系，然后从装备性能指标出发，依次聚合得到单个装备、装备系统和体系的整体作战能力。这种方法已经在体系能力分析过程中得到广泛的应用，但是主要存在两方面问题：一是装备性能指标体系大都是树状结构的，未能考虑指标之间的关联关系，事实上很多指标之间是相互联系的，这违背了指标体系的“独立性”原则；二是没有将装备间的关联关系考虑在内，单纯地通过线性加和乘积的方式将各装备能力聚合为整体能力，忽略了体系内装备间的相互作用。因此，上述方法无法有效评估并反映出真正的武器装备体系作战能力。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法，包括以下步骤：

获取武器装备体系的装备指标网络数据和逻辑网络结构数据，基于指标-能力映射链对指标逻辑数据进行权重计算；

根据所述指标逻辑数据的类型，对所述指标逻辑数据进行归一化处理，获取所述指标逻辑数据的归一指标值；

根据所述指标逻辑数据的不同权重和所述归一指标值，对装备单元能力进行计算；

利用所述逻辑网络结构数据和所述装备单元能力，对基于作战环的武器装备体系作战能力进行评估，获取武器装备体系作战能力的评估结果。

进一步的，所述获取武器装备体系的装备指标网络数据和逻辑网络结构数据，基于指标-能力映射链对指标逻辑数据进行权重计算，包括：

根据武器装备体系的逻辑网络结构数据，建立武器装备体系作战能力列表；

利用所述指标逻辑数据构建指标-逻辑层网络，并根据所述指标-逻辑层网络，建立所述指标逻辑数据到武器装备体系作战能力的映射关系；

根据所述映射关系中的指标能力搜索算法对所述指标逻辑数据进行计算，获取指标-能力到达矩阵，基于所述指标-能力到达矩阵得到所述指标逻辑数据的权重。

进一步的，所述根据所述指标逻辑数据的类型，对所述指标逻辑数据进行归一化处理，获取所述指标逻辑数据的归一指标值，包括：

对所述指标逻辑数据包括的装备性能指标进行分类，划分成装备定性指标和装备定量指标；

对所述装备定性指标进行评价等级集合的描述，确定量化分数区间，并在所述量化分数区间的基础上进行标准化处理，得到所述装备定性指标的定量化数值；

对所述装备定量指标的指标性质进行分类，划分为成本型指标、效益型指标、固定型指标和区间型指标四种类别，针对所述四种类别分别通过不同的归一化模型进行归一化处理。

进一步的，所述利用所述逻辑网络结构数据和所述装备单元能力，对基于作战环的武器装备体系作战能力进行评估，获取武器装备体系作战能力的评估结果，包括：

从所述逻辑网络结构数据的作战流程分类出标准作战环和广义作战环，分别对所述标准作战环和所述广义作战环进行聚合；

根据所述装备单元能力对聚合后的所述标准作战环和所述广义作战环进行作战能力评估；

对评估后的所述标准作战环和所述广义作战环在作战体系下进行聚合，对装备指标灵敏度和装备重要度进行计算，分析单个装备对装备体系的影响以及装备指标对体系整体能力的提升作用。

进一步的，所述根据所述映射关系中的指标能力搜索算法对所述指标逻辑数据进行计算，获取指标-能力到达矩阵，基于所述指标-能力到达矩阵得到所述指标逻辑数据的权重，包括：

从所述指标逻辑数据中获取指标矩阵输入数据，通过所述映射关系遍历所述指标矩阵输入数据，查找并记录所述标矩阵输入数据中基本元路径；

从所述基本元路径中计算出所述指标-能力到达矩阵，合并相同的指标矩阵输入数据对应的指标-能力到达矩阵；

对所述指标-能力到达矩阵进行记录，得到指标-能力映射链的数目，根据所述指标-能力映射链的数目，对所述指标逻辑数据进行重要性排序，得到所述指标逻辑数据的权重。

另一方面，本发明实施例还提供了一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估系统，包括：

指标权重模块，用于获取武器装备体系的装备指标网络数据和逻辑网络结构数据，基于指标-能力映射链对指标逻辑数据进行权重计算；

数据归一模块，用于根据所述指标逻辑数据的类型，对所述指标逻辑数据进行归一化处理，获取所述指标逻辑数据的归一指标值；

单元计算模块，用于根据所述指标逻辑数据的不同权重和所述归一指标值，对装备单元能力进行计算；

体系评估模块，用于利用所述逻辑网络结构数据和所述装备单元能力，对基于作战环的武器装备体系作战能力进行评估，获取武器装备体系作战能力的评估结果。

进一步的，所述指标权重模块包括权重框架单元，所述权重框架单元用于：

根据武器装备体系的逻辑网络结构数据，建立武器装备体系作战能力列表；

利用所述指标逻辑数据构建指标-逻辑层网络，并根据所述指标-逻辑层网络，建立所述指标逻辑数据到武器装备体系作战能力的映射关系；

根据所述映射关系中的指标能力搜索算法对所述指标逻辑数据进行计算，获取指标-能力到达矩阵，基于所述指标-能力到达矩阵得到所述指标逻辑数据的权重。

进一步的，所述体系评估模块包括体系计算单元，所述体系计算单元用于：

从所述逻辑网络结构数据的作战流程分类出标准作战环和广义作战环，分别对所述标准作战环和所述广义作战环进行聚合；

根据所述装备单元能力对聚合后的所述标准作战环和所述广义作战环进行作战能力评估；

对评估后的所述标准作战环和所述广义作战环在作战体系下进行聚合，对装备指标灵敏度和装备重要度进行计算，分析单个装备对装备体系的影响以及装备指标对体系整体能力的提升作用。

进一步的，所述数据归一模块包括模型处理单元，所述模型处理单元用于：

对所述指标逻辑数据包括的装备性能指标进行分类，划分成装备定性指标和装备定量指标；

对所述装备定性指标进行评价等级集合的描述，确定量化分数区间，并在所述量化分数区间的基础上进行标准化处理，得到所述装备定性指标的定量化数值；

对所述装备定量指标的指标性质进行分类，划分为成本型指标、效益型指标、固定型指标和区间型指标四种类别，针对所述四种类别分别通过不同的归一化模型进行归一化处理。

进一步的，所述权重框架单元还用于：

从所述指标逻辑数据中获取指标矩阵输入数据，通过所述映射关系遍历所述指标矩阵输入数据，查找并记录所述标矩阵输入数据中基本元路径；

从所述基本元路径中计算出所述指标-能力到达矩阵，合并相同的指标矩阵输入数据对应的指标-能力到达矩阵；

对所述指标-能力到达矩阵进行记录，得到指标-能力映射链的数目，根据所述指标-能力映射链的数目，对所述指标逻辑数据进行重要性排序，得到所述指标逻辑数据的权重。

本申请带来的有益效果是：本发明实施例公开了一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法及系统。首先对武器装备体系作战能力的生成机制进行了分析，确定了武器装备体系作战能力评估步骤；其次考虑到指标间的影响关系和装备间的影响关系，基于指标-能力映射链提出了一种指标权重计算方法；然后在指标归一化处理和装备单元能力计算的基础上，阐述了基于作战环的武器装备体系作战能力聚合方法。在装备单元层能力聚合过程中通过采用不同的聚合方法对关联性指标、独立性指标进行处理；基于装备间的影响关系，通过标准作战环和广义作战环能力的计算体现装备间的先后配合关系、协同关系，从而得到体系整体作战能力。通过对武器装备体系作战能力的评估，可以对装备重要度、指标灵敏性进行分析，为装备体系发展决策提供理论支持。

附图说明

图1为一个实施例中基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法的流程示意图；

图2为一个实施例中利用权重框架获取指标权重方法的流程示意图；

图3为一个实施例中指标逻辑数据归一化处理的流程示意图；

图4为一个实施例中体系作战能力计算过程的流程示意图；

图5为一个实施例中计算指标-能力映射链数目的流程示意图；

图6为一个实施例中基于逻辑指标网的体系作战能力评估系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

武器装备体系作战能力是体系中装备单元及其关系产生的涌现性能力，是体系完成一定作战任务的潜力，与装备本身及其形成的网络结构有关。本发明实施例中的体系作战能力也即是武器装备体系作战能力。体系的能力不是简单装备-系统-体系级能力的层次性聚合，而需要考虑能力生成过程中的各种交互影响关系，如指标之间的影响，装备之间的影响等，进而建立从指标到作战能力的关系映射。装备性能指标构成了体系的要素级作战能力，反映了装备在某个方面所具有的性能；其次，指标及其之间的相互关系组成装备本身的作战能力，通过对指标的聚合，得到装备单元层的作战能力；然后不同装备间具有不同的逻辑关联关系，构成了装备体系的逻辑层网络，在这个网络中，存在着多种形式的作战环，表征了体系对目标的多种打击方式，作战环的能力反映了该作战回路对于目标的作战能力；对体系网络中所有的作战环能力进行聚合，可以得到体系整体作战能力。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法，包括以下步骤：

步骤101，获取武器装备体系的装备指标网络数据和逻辑网络结构数据，基于指标-能力映射链对指标逻辑数据进行权重计算；

步骤102，根据所述指标逻辑数据的类型，对所述指标逻辑数据进行归一化处理，获取所述指标逻辑数据的归一指标值；

步骤103，根据所述指标逻辑数据的不同权重和所述归一指标值，对装备单元能力进行计算；

步骤104，利用所述逻辑网络结构数据和所述装备单元能力，对基于作战环的武器装备体系作战能力进行评估，获取武器装备体系作战能力的评估结果。

具体地，首先对体系作战能力的生成机制进行了分析，确定了体系作战能力评估步骤；其次考虑到指标间的影响关系和装备间的影响关系，基于指标-能力映射链提出了一种指标权重计算方法；然后在指标归一化处理和装备单元能力计算的基础上，阐述了基于作战环的体系作战能力聚合方法。在装备单元层能力聚合过程中通过采用不同的聚合方法对关联性指标、独立性指标进行处理；基于装备间的影响关系，通过标准作战环和广义作战环能力的计算体现装备间的先后配合关系、协同关系，从而得到体系整体作战能力。通过对武器装备体系作战能力的评估，同时可以对装备重要度、指标灵敏度进行分析，为装备体系发展决策提供理论支持。

体系作战能力评估的前提是指标体系的构建和指标权重的计算。从目前的研究来看，指标权重的确定方法主要依靠专家经验法，具有较强的主观性。本文考虑到装备性能指标之间的关系、不同装备指标间的关系及指标对体系能力的影响，从装备体系指标-逻辑层网络出发，基于指标间的影响关系及装备间的影响关系，建立指标到体系能力的关系映射，以网络中指标到能力的映射链路数目为标准，度量指标对于能力评估的重要性，从而对相应装备的指标权重进行计算。该方法从体系网络结构的角度出发，一方面能够反映指标到能力的生成机制，另一方面可以为专家提供决策支持，大大减少专家讨论过程中的时间和劳动力成本，算法复杂度低，易于实现。

在一个实施例中，如图2所示，利用权重框架获取指标权重方法的包括：

步骤201，根据武器装备体系的逻辑网络结构数据，建立武器装备体系作战能力列表；

步骤202，利用所述指标逻辑数据构建指标-逻辑层网络，并根据所述指标-逻辑层网络，建立所述指标逻辑数据到武器装备体系作战能力的映射关系；

步骤203，根据所述映射关系中的指标能力搜索算法对所述指标逻辑数据进行计算，获取指标-能力到达矩阵，基于所述指标-能力到达矩阵得到所述指标逻辑数据的权重。

具体地，从装备性能指标到体系作战能力的映射关系，将体系作战能力分为侦察能力、指挥能力、打击能力三个方面，装备类型包含侦察类(S)、决策类(D)、打击类(A)、目标类(T)四种，体系中的装备节点对应不同的装备类型，每个装备包含相应的能力评估性能指标，装备节点之间、指标之间都具有交互影响关系。装备性能指标对于装备单元的能力有影响，装备单元的能力影响相应的作战能力，指标到体系能力的影响链路及其数量可以视为指标对体系作战能力的影响程度，从而可以反映指标的重要性。因此，从指标-能力映射链的角度出发，探索指标权重计算方法，从而为决策提供相应的理论支持。

在一个实施例中，如图3所示，对指标逻辑数据进行归一化处理的过程包括：

步骤301，对所述指标逻辑数据包括的装备性能指标进行分类，划分成装备定性指标和装备定量指标；

步骤302，对所述装备定性指标进行评价等级集合的描述，确定量化分数区间，并在所述量化分数区间的基础上进行标准化处理，得到所述装备定性指标的定量化数值；

步骤303，对所述装备定量指标的指标性质进行分类，划分为成本型指标、效益型指标、固定型指标和区间型指标四种类别，针对所述四种类别分别通过不同的归一化模型进行归一化处理。

具体地，对于不同的武器装备，其性能指标的含义、量纲不尽相同，例如，作战半径的单位是km，预警时间的单位是s，在进行能力评估之前，必须将指标通过一定的数学准则进行归一化处理，才能进行进一步的聚合操作。通常来说，装备性能指标可以分为两大类：装备定性指标和装备定量指标，装备定量指标又可以进一步划分为成本型指标、效益型指标、固定型指标和区间型指标。对于不同类型的指标，需要进行不同的变换处理。

装备定性指标是无法用明确、定量的数据进行表达的指标，如目标装备的隐身能力(系数)，可以利用专家经验对指标进行等级评价，确定量化分数，然后进行归一化处理。评价等级集合是利用若干语言对装备性能指标进行描述的集合，在装备性能指标评价过程中，评价语言集合可以设为不同的评价语言元素，对于每一个评价语言元素，都有一个对应的量化分数区间，以便定量地描述各等级效果，直观展示最终评估结果。最后在量化分数区间的基础上，对所有定性指标分数进行标准化处理，可在区间[0,1]内得到最终指标的定量化数值。

装备定量指标可根据指标的性质分为成本型指标、效益型指标、固定型指标和区间型指标。成本型指标代表越小越好的指标，如我方决策装备的预警时间；效益型指标代表越大越好的指标，如侦察装备的侦察范围；固定型指标表示越接近某一固定值越好的指标；区间型指标代表越接近或落入某个区间越好的指标。对于不同类型的指标，可以采用不同的归一化处理方式。对于成本型和效益型指标，可采用满意度函数的方式进行处理，对于固定型和区间型指标，可以采用相应的归一化模型进行处理。

在一个实施例中，如图4所示，基于作战环进行体系作战能力计算的过程包括：

步骤401，从所述逻辑网络结构数据的作战流程分类出标准作战环和广义作战环，分别对所述标准作战环和所述广义作战环进行聚合；

步骤402，根据所述装备单元能力对聚合后的所述标准作战环和所述广义作战环进行作战能力评估；

步骤403，对评估后的所述标准作战环和所述广义作战环在作战体系下进行聚合，对装备指标灵敏度和装备重要度进行计算，分析单个装备对装备体系的影响以及装备指标对体系整体能力的提升作用。

从所述逻辑网络结构数据的作战流程分类出标准作战环和广义作战环，分别对所述标准作战环和所述广义作战环进行聚合；

根据所述装备单元能力对聚合后的所述标准作战环和所述广义作战环进行作战能力评估；

对评估后的所述标准作战环和所述广义作战环在作战体系下进行聚合，对装备指标灵敏度和装备重要度进行计算，分析单个装备对装备体系的影响以及装备指标对体系整体能力的提升作用。

具体地，装备单元能力是体系作战能力计算的基础，因此首先需要基于装备指标逻辑数据，聚合得到装备单元能力。目前基于指标逻辑数据的能力计算大都采用树状的指标聚合法，未考虑网状指标体系。事实上，指标之间可能存在一定的潜在影响关系，如侦察概率可能受到侦察范围、扫描频率等因素的影响。因此，在进行装备单元能力聚合时，有必要考虑指标间的影响关系，基于网络化的指标体系进行体系分析。

在装备体系逻辑网络中，装备之间的侦察、指挥、打击关系构成了一个基本的作战回路，他们对于体系作战能力的发挥缺一不可。因此，作战环的能力是体系作战能力的一种具体体现，作战环的数目多少体现了体系对敌方目标打击方式的多样性。因此，基于作战环对体系能力进行聚合，相比于装备单元级—系统级—体系级的逐层聚合方式更加科学，因为它考虑了装备间的关联关系，而不是单纯地能力叠加。在装备体系逻辑网络中，存在两种形式的作战环(Operation Loop)，即标准作战环(Standard Operation Loop)和广义作战环(Generalized Operation Loop)。标准作战环表示了基本的作战流程，即单个侦察装备、决策装备、打击装备、目标装备之间的关系，包括战场情报收集、情报上传、指令下达和实施打击；而广义作战环是标准作战环的拓展，在广义作战环中，不同类型的装备数量可能不止一个，同种装备之间存在着协同关系或可替代关系，如侦察协同、决策协同、打击协同关系。

在装备体系逻辑网络中，每一个作战环代表了对敌方目标的一种打击方式，因此作战环的能力是体系作战能力的一种体现。因此，需要首先对作战环的能力进行聚合，然后基于作战环能力计算体系整体作战能力。对于某个标准作战环，若其侦察装备、决策装备、打击装备、目标装备的装备单元能力分别为C

对于某个包含多个相互协同的装备的广义作战环，如侦察装备、决策装备间的信息共享，打击装备之间的攻击协同，若其中某个装备失效，可能不会引起整个作战环能力的丧失，因此可借鉴并联系统的计算方式对作战环的能力进行定义。

在对体系作战能力进行评估的基础上，可以进一步地对体系进行分析，其中装备重要度是体系分析的一个重要方面。装备的重要度可以直观地理解为从体系中将某个装备移除时对体系整体产生的影响，可以从网络拓扑结构的角度出发，也可以从体系能力的角度出发。本文基于作战环的能力评估方法，将某装备从体系中移除，则体系对敌方目标的打击作战环减少，体系能力也将随之降低。

指标灵敏度分析是基于体系作战能力评估分析的另一个重要方面，对装备性能指标进行分析，能够帮助识别需要重点提升的指标，提高体系整体作战能力。若某个指标值的改变对于体系整体作战能力提升作用很大，则认为该指标比较重要，应重点发展。

对于装备i，假设其用于评估体系作战能力的性能指标为P

由于本文的体系能力评估建立在网络化指标体系的基础上，因此单个指标的变化可能引起其相关指标的变化，需要对其相关指标值进行调整，从而进一步重新计算体系能力。

通过计算得到指标P

其中，C

指标灵敏度分析的结果再一定程度上反映了指标的重要程度，可以与指标权重计算结果进行对比，相互验证。

在一个实施例中，如图5所示，计算指标-能力映射链数目的步骤包括：

步骤501，从所述指标逻辑数据中获取指标矩阵输入数据，通过所述映射关系遍历所述指标矩阵输入数据，查找并记录所述标矩阵输入数据中基本元路径；

步骤502，从所述基本元路径中计算出所述指标-能力到达矩阵，合并相同的指标矩阵输入数据对应的指标-能力到达矩阵；

步骤503，对所述指标-能力到达矩阵进行记录，得到指标-能力映射链的数目，根据所述指标-能力映射链的数目，对所述指标逻辑数据进行重要性排序，得到所述指标逻辑数据的权重。

具体地，元路径的概念是网络理论中边的延伸，是包含一系列关系的路径，这些关系定义在不同的节点类型上。在指标能力映射关系网络中，定义从装备性能指标到体系能力的路径为基本元路径。不同的基本元路径包含不同的语义。例如，P

例如，链路

指标-能力到达矩阵：表示从特定指标节点到体系作战能力节点的到达矩阵。矩阵元素表示相应指标和能力之间的可达性。对于体系中的每个基本元路径，可以基于同质网络内部的邻接矩阵和多个同质网络间的映射矩阵来计算该路径上指标到能力的链路数目。将所有基本元路径得到的指标-能力映射链数目合并，即可得到每个指标到体系作战能力的映射链总数目。以基本元路径P

其中，根据装备间的逻辑边类型，不同类型装备节点间的影响关系分为七种(S→D、D→S、D→I、I→S、I→D、I→T、T→S)，对应的装备子网间的影响矩阵分别为M

由于同质网络内部的邻接矩阵和多个同质网络间的映射矩阵都为0-1矩阵，则可根据每一次矩阵相乘的结果判断对应节点间的一步可达性，最终得到的指标-能力到达矩阵

应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供了基于逻辑指标网的体系作战能力评估系统，包括：指标权重模块601、数据归一模块602、单元计算模块603和体系评估模块604，其中：

指标权重模块601，用于获取武器装备体系的装备指标网络数据和逻辑网络结构数据，基于指标-能力映射链对指标逻辑数据进行权重计算；

数据归一模块602，用于根据所述指标逻辑数据的类型，对所述指标逻辑数据进行归一化处理，获取所述指标逻辑数据的归一指标值；

单元计算模块603，用于根据所述指标逻辑数据的不同权重和所述归一指标值，对装备单元能力进行计算；

体系评估模块604，用于利用所述逻辑网络结构数据和所述装备单元能力，对基于作战环的武器装备体系作战能力进行评估，获取武器装备体系作战能力的评估结果。

在一个实施例中，如图6所示，所述指标权重模块601包括权重框架单元6011，所述权重框架单元6011用于：

根据武器装备体系的逻辑网络结构数据，建立武器装备体系作战能力列表；

利用所述指标逻辑数据构建指标-逻辑层网络，并根据所述指标-逻辑层网络，建立所述指标逻辑数据到武器装备体系作战能力的映射关系；

根据所述映射关系中的指标能力搜索算法对所述指标逻辑数据进行计算，获取指标-能力到达矩阵，基于所述指标-能力到达矩阵得到所述指标逻辑数据的权重。

在一个实施例中，如图6所示，所述体系评估模块604包括体系计算单元6041，所述体系计算单元6041用于：

从所述逻辑网络结构数据的作战流程分类出标准作战环和广义作战环，分别对所述标准作战环和所述广义作战环进行聚合；

根据所述装备单元能力对聚合后的所述标准作战环和所述广义作战环进行作战能力评估；

对评估后的所述标准作战环和所述广义作战环在作战体系下进行聚合，对装备指标灵敏度和装备重要度进行计算，分析单个装备对装备体系的影响以及装备指标对体系整体能力的提升作用。

在一个实施例中，所述数据归一模块602包括模型处理单元，所述模型处理单元用于：

对所述指标逻辑数据包括的装备性能指标进行分类，划分成装备定性指标和装备定量指标；

对所述装备定性指标进行评价等级集合的描述，确定量化分数区间，并在所述量化分数区间的基础上进行标准化处理，得到所述装备定性指标的定量化数值；

对所述装备定量指标的指标性质进行分类，划分为成本型指标、效益型指标、固定型指标和区间型指标四种类别，针对所述四种类别分别通过不同的归一化模型进行归一化处理。

优选地，所述权重框架单元6011还用于：

从所述指标逻辑数据中获取指标矩阵输入数据，通过所述映射关系遍历所述指标矩阵输入数据，查找并记录所述标矩阵输入数据中基本元路径；

从所述基本元路径中计算出所述指标-能力到达矩阵，合并相同的指标矩阵输入数据对应的指标-能力到达矩阵；

对所述指标-能力到达矩阵进行记录，得到指标-能力映射链的数目，根据所述指标-能力映射链的数目，对所述指标逻辑数据进行重要性排序，得到所述指标逻辑数据的权重。

在一个实施例中，所述权重框架单元6011还用于：

从所述逻辑网络结构数据的作战流程分类出标准作战环和广义作战环，分别对所述标准作战环和所述广义作战环进行聚合；

根据所述装备单元能力对聚合后的所述标准作战环和所述广义作战环进行作战能力评估；

对评估后的所述标准作战环和所述广义作战环在作战体系下进行聚合，对装备指标灵敏度和装备重要度进行计算，分析单个装备对装备体系的影响以及装备指标对体系整体能力的提升作用。

关于基于逻辑指标网的体系作战能力评估系统的具体限定可以参见上文中对于基于逻辑指标网的体系作战能力评估方法的限定，在此不再赘述。上述基于逻辑指标网的体系作战能力评估系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。