仿真模型的智能化验证方法

为实现仿真模型可信度验证过程的自动化,并解决验证技术在应用中过度依赖领域专家经验等问题,提出基于知识的模型验证方法.首先,对模型验证的客观和主观方法中的数据和信息转化过程,以及用于模型验证中真实系统测试数据和领域专家的经验等参考信息进行抽象和归纳.其次,在知识抽象的基础上,分别建立领域知识模型、验证技术模型和验证任务模型.最后,在知识模型的基础上设计和实现智能化验证系统.对电磁轨道炮仿真模型的验证表明,该方法可有效对仿真模型进行验证,且主观和客观的验证方法均可以集成到该系统中,提高了模型验证效率.     

基于知识的仿真模型的验证方法

仿真模型的验证研究的是模型的可信度问题。由于模型验证需要关于真实系统,建模理论以及数据分析等多方面的知识,基于知识的智能化方法适合于仿真模型的自动验证。这类方法是建立在三个知识库的基础上的:存储验证相关知识的验证知识库(VKB),用于智能推理和决策的决策知识库(DKB),以及由各类验证算法所构成的验证技术库(VTB)。通过分析验证知识库的验证域,系统选择合理的验证技术和相关的验证过程。在此基础上,系统自动设计仿真实验,获得运行结果,并自动分析数据,执行验证过程,生成验证报告。此外,我们也讨论了验证相关知识的获取过程和细节。