基于支持向量機(jī)的坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析

鄧青， 薛青， 羅佳

(陸軍裝甲兵學(xué)院 演訓(xùn)中心， 北京 100072)

0 引言

隨著信息化陸戰(zhàn)裝備技術(shù)含量和復(fù)雜程度的不斷加大，相應(yīng)的訓(xùn)練和維修費(fèi)用也在同步增加。在有限的訓(xùn)練經(jīng)費(fèi)條件下，如何提高坦克駕駛員的訓(xùn)練質(zhì)量成為需要解決的一個(gè)重要問題。利用坦克駕駛模擬器開展駕駛訓(xùn)練，可以在保證經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)彌補(bǔ)實(shí)裝訓(xùn)練準(zhǔn)備周期長(zhǎng)、訓(xùn)練代價(jià)高等缺陷[1]，大大提高訓(xùn)練效率。但在傳統(tǒng)的坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析中，主要是以人為主的定性分析，易受分析人員專業(yè)知識(shí)、個(gè)人偏好的主觀影響，對(duì)訓(xùn)練結(jié)果分析應(yīng)包含的因素考慮不全，難以對(duì)這些影響因素進(jìn)行有效分類，無法精確指導(dǎo)受訓(xùn)人員進(jìn)行駕駛操作技能訓(xùn)練。

為解決這一問題，本文利用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行分析。SVM[2]具有良好的分類能力，已經(jīng)成功應(yīng)用于語音處理、文本和圖形識(shí)別等領(lǐng)域[3-7]。但將SVM應(yīng)用于坦克模擬訓(xùn)練結(jié)果分析并不見多。SVM主要存在二次規(guī)劃求解計(jì)算過于繁瑣和核函數(shù)參數(shù)σ、懲罰因子c[8-9]等超參數(shù)選擇問題。文獻(xiàn)[10]利用交叉試驗(yàn)方法來選擇合適的核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子，大大縮小了搜索范圍。文獻(xiàn)[11]結(jié)合遺傳算法的全局優(yōu)化能力和梯度法的局部尋優(yōu)能力，提出一種基于混合遺傳算法的參數(shù)選擇方法，使SVM具有更好的泛化性能?；赟VM的特點(diǎn)，本文引入粒子群優(yōu)化(PSO)算法實(shí)現(xiàn)SVM超參數(shù)的最優(yōu)選擇，并將其應(yīng)用于坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析，通過分類得到標(biāo)準(zhǔn)的駕駛操作動(dòng)作集合，以更好地對(duì)受訓(xùn)人員進(jìn)行指導(dǎo)。

1 坦克駕駛模擬器

坦克駕駛模擬器是一套綜合運(yùn)用多媒體、三維實(shí)時(shí)成像、計(jì)算機(jī)仿真、半實(shí)物仿真等技術(shù)的模擬訓(xùn)練裝備，主要用于輔助坦克乘員進(jìn)行單車駕駛技能訓(xùn)練，同時(shí)也可與炮長(zhǎng)模擬器、車長(zhǎng)模擬器互聯(lián)組成整車模擬器，用于坦克單車協(xié)同訓(xùn)練和坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練。坦克駕駛模擬器主要由駕駛員座艙、軟件系統(tǒng)和教員控制臺(tái)三部分組成。

1.1 駕駛員座艙

駕駛員座艙配有完整的實(shí)車操縱件(油門踏板、制動(dòng)器、操縱桿、離合器踏板等)和儀表、開關(guān)、按鈕，固定在具有俯仰、側(cè)傾和上下顛震的三自由度液壓平臺(tái)上，可使駕駛員獲得與實(shí)車一致的感覺。各操縱件在座艙的安裝位置、操作空間、操作行程與實(shí)裝一致，操作力通過測(cè)量實(shí)車數(shù)據(jù)，采用彈簧加力的方式實(shí)現(xiàn)，從而構(gòu)建駕駛訓(xùn)練逼真的內(nèi)部環(huán)境。數(shù)據(jù)采集卡通過編制軟硬件接口程序，實(shí)現(xiàn)駕駛員操作訓(xùn)練的模擬量信息采集、轉(zhuǎn)換。

1.2 軟件系統(tǒng)

軟件系統(tǒng)分為圖形模塊、音響模塊、仿真模塊、管理模塊、液壓控制模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊和檢測(cè)模塊等八部分。圖形模塊用于實(shí)現(xiàn)視景仿真，場(chǎng)景中的植被、道路、建筑等特征要素以三維模型的方式表示，主要效果包括坦克行駛所產(chǎn)生的履帶印、揚(yáng)塵，射擊彈著點(diǎn)在地形上動(dòng)態(tài)生成的彈坑，火炮射擊炮口焰等。仿真模塊運(yùn)用車輛動(dòng)力學(xué)技術(shù)，結(jié)合實(shí)裝的戰(zhàn)術(shù)技術(shù)指標(biāo)，編寫駕駛訓(xùn)練仿真軟件，實(shí)現(xiàn)車輛的性能仿真，確保加速性、制動(dòng)性、轉(zhuǎn)向性等跟實(shí)裝一致?？荚u(píng)模塊采用共享內(nèi)存的方法，記錄受訓(xùn)人員的操作數(shù)據(jù)，并按照教范標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定訓(xùn)練成績(jī)。音響模塊主要用于產(chǎn)生逼真的坦克運(yùn)動(dòng)履帶聲響和發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲。

1.3 教員控制臺(tái)

教員控制臺(tái)是管理整個(gè)模擬器系統(tǒng)和監(jiān)控各成員訓(xùn)練過程的控制中樞，裝有駕駛員仿真機(jī)、管理機(jī)及液壓控制設(shè)備。通過教員控制臺(tái)可以分別對(duì)單臺(tái)模擬器進(jìn)行訓(xùn)練科目的設(shè)置和下達(dá)，也可以統(tǒng)一設(shè)置科目進(jìn)行共同訓(xùn)練或編隊(duì)駕駛。在訓(xùn)練過程中，可通過選擇車輛編號(hào)對(duì)單臺(tái)模擬器的操作訓(xùn)練進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和單獨(dú)指導(dǎo)。

2 基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的超參數(shù)尋優(yōu)

在實(shí)際坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析中，為了獲取精確度更高的SVM，需要對(duì)超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。PSO算法有魯棒性好、收斂快的優(yōu)點(diǎn)，適合參數(shù)尋優(yōu)，但存在早熟收斂和局部最優(yōu)的問題。本文提出一種自適應(yīng)粒子群優(yōu)化(APSO)算法，采用動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)和多位置查詢機(jī)制，具有更強(qiáng)的全局優(yōu)化能力和較高的精度。

2.1 動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)設(shè)計(jì)

在PSO算法中，用粒子表示優(yōu)化空間的解，通過粒子適應(yīng)度值大小判斷粒子的優(yōu)劣。適應(yīng)度值可由粒子的位置坐標(biāo)和目標(biāo)函數(shù)得到。在確定粒子初始位置和初始速度后，通過迭代更新粒子的個(gè)體最優(yōu)位置和速度得到最優(yōu)解。粒子群不斷進(jìn)行迭代優(yōu)化，在每次迭代優(yōu)化過程中粒子自動(dòng)找尋粒子本身最優(yōu)解和群體最優(yōu)解兩個(gè)極值，實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前最優(yōu)粒子的尋求。由(1)式、(2)式得到粒子第d維的更新位置和速度：

(1)

(2)

從上述分析中可以發(fā)現(xiàn)，參數(shù)選取和收斂性是影響PSO算法性能和效率的重要因素，而ω的選擇直接影響算法的收斂性、搜索行為和性能。因此，對(duì)ω進(jìn)行改進(jìn)是提高算法的關(guān)鍵。

本文針對(duì)容易陷入局部最優(yōu)的情況，設(shè)計(jì)一種動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)，當(dāng)粒子目標(biāo)值發(fā)生不同變化時(shí)，依據(jù)(3)式動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)ω，以此改良算法的搜索能力。

(3)

式中：ωmin、ωmax分別為ω的最小值與最大值；fi為各粒子適應(yīng)度；fmin為群體中最小適應(yīng)度；fa為群體平均適應(yīng)度。通過調(diào)整ω，實(shí)現(xiàn)粒子動(dòng)態(tài)自適應(yīng)。即若fi大于fa，則粒子為優(yōu)等粒子，賦予其較小的ω可以使其加速向全局最優(yōu)收斂；反之fi小于fa，則賦予其較大的ω可使其向更好的搜索空間發(fā)展、提高局部搜索能力，從而在平衡全局搜索能力的同時(shí)改良局部搜索能力。

2.2 多位置查詢機(jī)制

實(shí)現(xiàn)種群中各粒子位置的信息交換是防止早熟收斂現(xiàn)象的主要策略。位置信息交換的核心是探討利用哪些信息及如何利用信息。研究發(fā)現(xiàn)，在PSO算法中存在粒子的極值點(diǎn)，由當(dāng)前粒子鄰域中個(gè)體最優(yōu)位置組成，包含了當(dāng)前粒子進(jìn)行位置信息交換的相鄰粒子個(gè)體信息。極值點(diǎn)不斷更新，為粒子提供了較優(yōu)的搜索區(qū)域等啟發(fā)性信息，從而使得粒子能夠沿更好的區(qū)域移動(dòng)。極值點(diǎn)的合理選擇將有助于維持群體多樣性、防止早熟收斂。因此，可將多位置查詢機(jī)制的核心問題轉(zhuǎn)化為利用極值點(diǎn)信息，探討個(gè)體最優(yōu)位置的組成。

(4)

式中：l為當(dāng)前粒子對(duì)應(yīng)的個(gè)數(shù)；wl為慣性權(quán)重。

2.3 算法參數(shù)設(shè)置

設(shè)定參數(shù)少是PSO算法的主要優(yōu)點(diǎn)之一。然而在實(shí)際應(yīng)用中，這些參數(shù)往往對(duì)算法的性能和收斂性產(chǎn)生直接而重要影響。目前參數(shù)設(shè)置多基于實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，具體參數(shù)如下：

1) 群體規(guī)模m，即粒子數(shù)目。該參數(shù)是決定粒子對(duì)搜索空間覆蓋程度的關(guān)鍵因素，通常由問題的復(fù)雜程度決定。

2) 加速因子c1、c2，即權(quán)重值。二者大小分別決定粒子自身經(jīng)驗(yàn)、社會(huì)群體經(jīng)驗(yàn)對(duì)其在搜索空間內(nèi)移動(dòng)的影響力度。通?？蓞⒖紭?biāo)準(zhǔn)PSO算法，取c1=c2=2.

3) 維度D，即問題解的維度。根據(jù)對(duì)應(yīng)變量的范圍設(shè)定，對(duì)于求SVM超參數(shù)優(yōu)化而言，維度D取決于所選核函數(shù)類型。

4) 適應(yīng)度函數(shù)f(x)，用以反映粒子當(dāng)前位置優(yōu)劣的參數(shù)。采用訓(xùn)練結(jié)果數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確率作為適應(yīng)度，f(x)=nr/M，nr為正確分類個(gè)數(shù)，M為待分類總數(shù)。

5) 方法終止條件，即一般通過判斷最大適應(yīng)度值或方法達(dá)到最大迭代次數(shù)。

2.4 基于PSO算法的SVM分類原理

得到超參數(shù)最優(yōu)解后，下一步就是實(shí)現(xiàn)SVM分類。首先在權(quán)空間中求解如下最優(yōu)線性函數(shù)：

(5)

式中：w為權(quán)重矩陣；b為偏倚變量矩陣；e為松弛變量矩陣，e=[e1,e2,…,ek,…,eN]T，k為輸入樣本數(shù)據(jù)序列，N為輸入樣本數(shù)據(jù)總數(shù)；γ為可調(diào)參數(shù)。

約束條件為

yk[wTφ(xk)+b]=1-ek，

(6)

式中：xk、yk為輸入樣本數(shù)據(jù)；φ(xk)為用于樣本數(shù)據(jù)的映射。根據(jù)拉格朗日函數(shù)可定義：

(7)

式中：α為拉格朗日乘子矩陣，α=[α1,α2,…,αk,…,αN〗T。對(duì)上式進(jìn)行優(yōu)化，使得L關(guān)于w、b、ek、αk的偏導(dǎo)數(shù)等于0：

(8)

(8)式滿足卡庫塔(KKT)條件，可將其轉(zhuǎn)換為矩陣形式所表示的線性方程組：

(9)

式中：H=[1,1,…,1]T；I為N階單位矩陣；Y=[y1,y2,…,yN]T；

為便于表示，令A(yù)=Ω+γ-1I，最終得到α和b分別為

α=A-1(Y-bH),

(10)

(11)

根據(jù)α和b的值，對(duì)任意輸入樣本x的分類函數(shù)為

(12)

綜上所述可以看出，SVM分類將原始空間中的樣本映射為高維特征空間中的1個(gè)向量，最終將分類過程轉(zhuǎn)化為一個(gè)線性方程組求解問題，實(shí)現(xiàn)非線性、高維數(shù)據(jù)的最優(yōu)特征分類?；贏PSO的超參數(shù)尋優(yōu)過程如圖1所示。

圖1 基于APSO的超參數(shù)尋優(yōu)流程Fig.1 Flow chart of parameters optimization based on APSO

2.5 實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)中種群規(guī)模為50，c1=c2=2，慣性權(quán)重最小值為0.15、最大值為0.85，參數(shù)σ的搜索范圍為[0,10],懲罰因子c的搜索范圍為[0,500]。算法終止條件為最大進(jìn)化代數(shù)超過100或連續(xù)5代最優(yōu)解的誤差絕對(duì)值小于0.02，實(shí)驗(yàn)次數(shù)為20次，得到結(jié)果如表1所示。

表1 兩種算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

從表1中的數(shù)據(jù)可以看出，采用動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)和多位置查詢機(jī)制的APSO算法明顯優(yōu)于基本PSO算法。APSO算法得到的最優(yōu)解比基本PSO更接近Camel函數(shù)的全局最小值，表明APSO算法在粒子多樣性方面保持較好，不易陷入局部最優(yōu)，能收斂到最優(yōu)解。從算法訓(xùn)練誤差和訓(xùn)練時(shí)間來看，APSO算法收斂速度更快，精度也優(yōu)于PSO算法，主要在于引入動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)實(shí)現(xiàn)了粒子自適應(yīng)，加快了算法搜索效率。綜上所述，本文所提引入動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)和多位置查詢機(jī)制的APSO算法能有效優(yōu)化參數(shù)選擇，在保證收斂精度和速度的同時(shí)，能提高種群的多樣性。

3 基于SVM-APSO的坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析

運(yùn)用SVM-APSO實(shí)現(xiàn)坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析的具體流程如圖2所示。

圖2 基于SVM-APSO的坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析流程Fig.2 Flow chart of training effect analysis of tank driving simulator based on SVM-APSO

3.1 數(shù)據(jù)采集

為便于對(duì)坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行分析，在某型坦克駕駛模擬器的操作件上安裝傳感器，用于實(shí)時(shí)記錄操作數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是受訓(xùn)人員在駕駛模擬訓(xùn)練中操作過程最直接的體現(xiàn)，通過建立數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為后續(xù)的分類特征。數(shù)據(jù)采集具體包括電源總開關(guān)、警報(bào)按鈕、機(jī)油泵按鈕、起動(dòng)按鈕的狀態(tài)數(shù)據(jù)(0或1)，擋位、油門、主離合器踏板、制動(dòng)器踏板、左和右操縱桿傳感器的測(cè)量值，取值范圍如表2所示。

坦克駕駛是一項(xiàng)復(fù)雜的操作技能。根據(jù)實(shí)際操作，按訓(xùn)練科目中的駕駛動(dòng)作組成分為單項(xiàng)操作和組合操作。單項(xiàng)操作是指在駕駛動(dòng)作中只涉及到一個(gè)操縱件的操作。單項(xiàng)操作通常都有明確的動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)，具有確定性，符合標(biāo)準(zhǔn)即正確，否則為錯(cuò)誤。例如打開電源總開關(guān)、按下機(jī)油泵按鈕。組合操作是指單項(xiàng)操作按照不同時(shí)間順序組成的操作序列。組合操作評(píng)定比單項(xiàng)操作更加復(fù)雜，除單個(gè)明確的操作標(biāo)準(zhǔn)，還與操作次序、動(dòng)作連貫、完成時(shí)間等相關(guān)聯(lián)。例如主離合器起車、換擋操作。針對(duì)不同操作，需要選取不同特征參數(shù)作SVM的輸入分量。以2擋換3擋科目訓(xùn)練為例，選擇100名1級(jí)坦克駕駛員、100名2級(jí)坦克駕駛員和100名無等級(jí)人員在坦克駕駛模擬器上進(jìn)行操作。正確操作要領(lǐng)如下：平穩(wěn)踩下油門至發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速2 700～2 800 r/min，迅速松開油門并將主離合器踏板踩到底，將變速桿置于高一個(gè)擋位，迅速平穩(wěn)地松開主離合器踏板，同時(shí)均勻地踩下油門。因此，參照操作要領(lǐng)，選擇踩油門的快慢、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)、擋位值、松主離合器踏板的快慢、踩主離合器踏板幅度等5個(gè)特征參數(shù)，其中擋位值、踩主離合器踏板幅度可由傳感器直接測(cè)量，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)由仿真系統(tǒng)計(jì)算生成，踩油門快慢和松主離合器踏板快慢可由傳感器測(cè)量值計(jì)算獲得。

表2 各操縱件傳感器測(cè)量值的取值范圍

設(shè)s1為t1時(shí)刻傳感器測(cè)量的油門幅度值，s2為t2時(shí)刻傳感器測(cè)量的油門幅度值，則踩油門的快慢v21為

v21=(s2-s1)/(t2-t1)，

(13)

同理，可以計(jì)算踩主離合器踏板的幅度p21為

p21=(p2-p1)，

(14)

松主離合器踏板的快慢T21為

T21=(p2-p1)/(t2-t1)，

(15)

式中：p2、p1分別為對(duì)應(yīng)時(shí)刻傳感器測(cè)量的主離合器踏板幅度值。

對(duì)于換擋操作，一次變速桿操作涉及兩種擋位狀態(tài)的變化可用g={g1,g2}表示，g1表示換擋前的擋位值，g2表示換擋后的擋位值。

根據(jù)以上分析，可以獲取300名受訓(xùn)人員的操作數(shù)據(jù)，并計(jì)算獲得特征參數(shù)如表3所示。

表3 特征參數(shù)的計(jì)算結(jié)果

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

表3中含有大量的連續(xù)型數(shù)據(jù)，若用于SVM輸入分量則不能很好地提取知識(shí)泛化，導(dǎo)致分類結(jié)果不好且不利于后續(xù)坦克模擬訓(xùn)練結(jié)果分析，因此需要進(jìn)行離散化處理。本文采用文獻(xiàn)[12]中的離散化處理方法，得到結(jié)果如表4所示。

表4 特征參數(shù)預(yù)處理后的結(jié)果

3.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析

在運(yùn)用APSO選定最優(yōu)超參數(shù)后，采取交叉檢驗(yàn)法[13]，從300名人員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)隨機(jī)選取2/3的樣本作為SVM-APSO的輸入分量，進(jìn)行分類器的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。獲得決策函數(shù)后，將余下1/3的樣本作為測(cè)試集，輸入訓(xùn)練所得到的分類模型。這種隨機(jī)分組測(cè)試共進(jìn)行20次，得到樣本數(shù)n與分類結(jié)果p的關(guān)系如圖3所示。對(duì)比方法為基于遺傳算法的支持向量機(jī)(SVM-GA)、傳統(tǒng)的SVM-PSO、SVM和決策樹C4.5. 實(shí)驗(yàn)中種群數(shù)為40，交叉概率為0.75，變異概率為0.03，c1=c2=2，慣性權(quán)重的最小值為0.15，最大值為0.85，終止代數(shù)為100.

圖3 SVM-APSO分類結(jié)果Fig.3 Classified results of SVM-APSO

圖4 SVM-GA分類結(jié)果Fig.4 Classified results of SVM-GA

圖5 SVM-PSO分類結(jié)果Fig.5 Classified results of SVM-PSO

圖6 SVM分類結(jié)果Fig.6 Classified results of SVM

圖7 C4.5分類結(jié)果Fig.7 Classified results of C4.5

圖3～圖7分別為采用SVM-APSO、SVM-GA、SVM-PSO、SVM和C4.5分類方法的結(jié)果，如果真實(shí)值和測(cè)試值重合則表示分類結(jié)果準(zhǔn)確，否則不準(zhǔn)確。從圖3～圖7中可以發(fā)現(xiàn)，采用SVM-APSO方法分類所產(chǎn)生的星形符號(hào)與四邊形重合率高，誤分類樣本數(shù)最少，其他依次為SVM-PSO、SVM-GA、SVM、C4.5，SVM-APSO體現(xiàn)了明顯優(yōu)勢(shì)，表明所設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)和多位置查詢機(jī)制維持了粒子的自適應(yīng)性和多樣性，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)參數(shù)的自動(dòng)尋優(yōu)，有效防止局部收斂，確保找到最優(yōu)解。而采用SVM-GA需要對(duì)分類規(guī)則進(jìn)行編碼，通過設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)分類規(guī)則的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)，容易陷入局部最優(yōu)。SVM-PSO的慣性權(quán)重設(shè)置固定，當(dāng)粒子目標(biāo)值發(fā)生動(dòng)態(tài)變化時(shí)不能自適應(yīng)變化，導(dǎo)致全局搜索能力不強(qiáng)。傳統(tǒng)SVM未能進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，誤分類數(shù)較多。C4.5傾向于不均勻的二分，容易出現(xiàn)過擬合。

為進(jìn)一步對(duì)比分析SVM-APSO、SVM-GA、 SVM-PSO、SVM和C4.5分類方法，選取分類準(zhǔn)確率和運(yùn)行效率兩種評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1) 準(zhǔn)確率：算法在測(cè)試集上正確分類樣本數(shù)量與樣本總數(shù)的比值，通常以百分比表示。

2) 運(yùn)行效率：算法在運(yùn)行過程中的時(shí)間占用量，通過調(diào)用Python中time模塊的函數(shù)clock()返回當(dāng)前CPU時(shí)間，用來計(jì)算分類算法運(yùn)行的時(shí)間。結(jié)果如表5所示。

表5 5種算法分類結(jié)果比較

從表5中可以看出，SVM-APSO分類準(zhǔn)確率比SVM-GA、SVM-PSO、SVM、C4.5都要高，在分類時(shí)間上也有明顯優(yōu)勢(shì)，由于SVM-GA需要循環(huán)執(zhí)行選擇、交叉、變異等操作，迭代次數(shù)多，消耗時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。SVM-PSO只采用最優(yōu)粒子信息進(jìn)行共享，忽略其他粒子的有用信息，減少了種群的多樣性，容易引起早熟收斂，陷入局部最優(yōu)，增加實(shí)驗(yàn)分類誤差。傳統(tǒng)SVM不涉及參數(shù)的最優(yōu)化過程，所用時(shí)間最少，但準(zhǔn)確率相比也較低。C4.5易選擇取值比較少的特征參數(shù)，運(yùn)算時(shí)間較快。而本文所提SVM-APSO采用動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)、多位置查詢機(jī)制，增加了最優(yōu)個(gè)體數(shù)量，擴(kuò)大粒子共享的信息，保證種群的多樣性，同時(shí)算法還具有動(dòng)態(tài)自適應(yīng)性，大大提高了收斂速度，花費(fèi)的迭代次數(shù)較少。綜上分析可知，本文所提SVM-APSO方法在精度和時(shí)間上有較大優(yōu)勢(shì)，表明其在非線性高維數(shù)據(jù)中實(shí)施分類具有精度高、耗時(shí)少的優(yōu)點(diǎn)。

3.4 坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析

通過運(yùn)行SVM-APSO模型，對(duì)模擬訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行分類，可得到2擋換3擋課目訓(xùn)練成績(jī)優(yōu)秀所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)操作動(dòng)作集合[10 10 11 10 11]，即油門操作平衡、擋位正確、主離合器踏板操作符合行程要求，以此作為參考建立起運(yùn)用技能水平的評(píng)價(jià)等級(jí)，對(duì)受訓(xùn)人員的駕駛動(dòng)作進(jìn)行精確化分析，可以更好地評(píng)估訓(xùn)練質(zhì)量、提高訓(xùn)練效益。

隨機(jī)選取一名受訓(xùn)人員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到動(dòng)作集合[11 11 11 01 11]，該受訓(xùn)人員駕駛動(dòng)作評(píng)估為良好，表明其基本掌握駕駛技能，進(jìn)一步將其與標(biāo)準(zhǔn)操作動(dòng)作集合進(jìn)行比較，可以判斷受訓(xùn)者在換擋過程中，踩油門過大導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速過高，另外在換擋后，松離合器踏板過快，不符合前2/3快、后1/3慢的操作要求，總體反映受訓(xùn)者在油門和離合器配合上還不夠協(xié)調(diào)、操作不夠熟練，需要對(duì)理論知識(shí)加強(qiáng)學(xué)習(xí)，同時(shí)進(jìn)行油門配合的專項(xiàng)強(qiáng)化訓(xùn)練，從而更好地提高訓(xùn)練成績(jī)。

為比較不同層次人員訓(xùn)練，另選取一名受訓(xùn)人員的操作數(shù)據(jù)[11 11 10 01 00]，表示擋位值為2擋、離合器未踩到底，掛不上擋，成績(jī)?yōu)椴患案?。?jīng)了解該受訓(xùn)練人員為無等級(jí)人員，與其駕駛水平相符，表明該受訓(xùn)人員掌握動(dòng)作要領(lǐng)較差，需要在今后訓(xùn)練中加強(qiáng)模擬器基本駕駛動(dòng)作訓(xùn)練，反復(fù)體會(huì)換擋要領(lǐng)。

4 結(jié)論

本文針對(duì)SVM超參數(shù)選擇難的問題，提出改進(jìn)的PSO算法，并將其用于坦克駕駛模擬訓(xùn)練結(jié)果分析。得出主要結(jié)論如下：

1) 設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)、引入多位置查詢機(jī)制實(shí)現(xiàn)了粒子動(dòng)態(tài)自適應(yīng)和多樣性，提高了APSO算法全局搜索能力。

2) 在解決多項(xiàng)式函數(shù)求解問題時(shí)，APSO算法尋優(yōu)精度和所用時(shí)間優(yōu)于PSO算法。

3) 在解決某型坦克駕駛模擬器訓(xùn)練結(jié)果分析時(shí)，本文所提SVM-APSO算法優(yōu)于SVM-GA、 SVM-PSO、SVM和C4.5，可以獲得較高的準(zhǔn)確率，同時(shí)可以篩選出標(biāo)準(zhǔn)的駕駛操作動(dòng)作集合，從而提高坦克駕駛模擬訓(xùn)練指導(dǎo)的針對(duì)性。