基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统

本发明公开了一种基于可解释性机器学习算法的仿真场景优化方法和系统，包括因子重要性分析和等效测试场景识别两部分，实现由仿真结果出发分析测评因子权重，智能确定用于生成场景的因子组成，识别出等效的生成场景，达到精简用于测评的仿真场景集的目的。本专利通过精简测试场景，提高了待测智能模型算法在仿真作战场景中的测评效率，增强了仿真效果，提升了测评结果的可解释性与置信度，也提高了智能算法迭代优化的速度。