摘要
本发明涉及一种基于多任务学习的对抗效能评估方法,属于效能评估技术领域,解决了现有技术中难以准确预估对抗效能的问题。方法包括:获取多个主动方和被动方对抗仿真过程中的状态数据序列和对应的应对成功率、以及最终仿真结果构建训练样本集;构建多任务学习网络模型,所述多任务学习网络模型用于基于样本的输入数据进行应对成功率回归和最终仿真结果预测;基于所述训练样本集对所述多任务学习网络模型进行训练得到对抗效能评估模型;将待评估主动方和被动方初始阶段的状态数据序列输入对抗效能评估模型预测得到最终仿真结果。实现了快速准确的对抗效能评估。
技术关键词
效能评估方法
多任务学习网络
效能评估模型
采样点
数据
分类网络
训练样本集
序列
特征提取模块
分段
协方差矩阵
预测效能
正则化参数
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