基于Qt的仿真验证原型系统优化建议：Qt仿真验证原型系统

1.Qt 开发框架

1）Qt 简介

Qt 最初是由挪威的一家公司开发的一个跨平台的图形化用户界面库，后来被诺基亚公司收购。Qt 技术是一种跨平台的C ++图形用户界面库，由Trolltech 在1994年开发运用，跟JAVA 技术一样，它是面向对象的，可以运行在Windows、Mac OS X、Unix、Sharp Zaurus 这类嵌入式系统中。目前Qt 主要包括Qt/X11Qt、便捷快速的开发工具QtDesinger、具有国际化特性的工具Qt Linguist及其Qt/Embedded。Qt 应用广泛且开发方便，Linux 下的KDE 环境就是使用Qt开发的，Qt 支持Unix/Linux 操作系统及Windows 开发环境。Qt 具有良好的封装性及模块化的设计理念，开发模块复用性强，便于开发人员快速、便捷地开发产品。Qt 对于所有平台提供一致的API 接口，具有较强的跨平台特性，可运行在很多硬件平台和操作系统上。Qt 内部提供信号与插槽的安全通信机制，取代了一些常见GUI 开发工具中繁杂的回调函数，可以缩减软件开发周期。此外，Qt 只需要较小的存储和内存空间，因而可以应用于嵌入式系统。

2）Qt 的优势

（1）移植性强。开发人员在开发软件产品时经常会考虑要适配不同系统和平台，Qt 作为采用C/C ++实现的图形化标准程序库，在设计初始就考虑到不同系统和平台的兼容性问题，Qt 支持目前市场上存在的多种主流操作系统：Microsoft Windows、Microsoft Windows NT、Linux、Solaris、SunOS、HP- UX、Digital Unix（OSF/1，Tru64）、Symbian、Mac OS X 等。跨平台的特性是研发人员选择Qt 的重要原因之一。

（2）运行速度快。大多数开发人员在谈论GUI 开发时都会提到其运行速度慢的缺点。但当使用Qt 函数库开发GUI 时其运行速度得到很大的提升，运行速度的提升一方面是因为Qt 开发者的不断优化和改进，另一方面是因为Qt 函数库采用GUI 仿真工具包，而不调用本地的工具包。Qt 使用各自平台底层的绘图函数来进行仿真GUI，这种设计思想显著地提高了其运行速度。

（3）便捷易用。Qt 函数库包含上百个C ++类，在编写软件时只需直接使用这些类以及其方法属性就可以完成GUI 系统的开发工作。而C 语言是一种面向对象的程序语言，Qt 采用C ++ 构造，具备了面向对象特性的所有优点，带来了很大的便捷性和易用性。

（4）采用槽和信号机制。想要控制某一操作需要找到对应的消息，Windows 会对应用程序发送大量的消息，辨别各种消息的用途非常困难。Qt 采用槽和信号机制完成对象间通信，信号指的是一个特定的标识，而槽则指的是接收特定信号并且执行槽本身设定的动作的一个函数。通过槽和信号机制，可以在应用对象之间相互传递信息。当对象的状态变化时，该对象会产生一个与之相对应的信号，槽接收对象发出的信号并立即处理。信号和槽是一种安全度较高的机制，可以降低Qt 对象之间的耦合度。信号和槽连接如图4- 23所示。

（5）丰富的API 特性。Qt 不仅包括大量的C ++ 类，还提供基于模板的Collections、I/O Device、Date/time 类。Qt 的功能依赖于所跨的平台支持API，Qt 功能与底层API 之间的UI 部分结构构成关系如图4-24所示。

图4-23　信号和槽连接

图4-24　Qt 功能与底层API 之间的UI 部分构成关系

该结构能够很好地反映Qt 部分和所支持平台底层的API 之间的关系。GDI为Windows 下图形绘制及显示的主要API，通过Qt/Windows 封装GDI 与其交流；Qt/X 11 依赖于X Windows 编程接口，目前带操作界面的Linux 系统是基于X Windows；Mac OS X 系统下的Carbon 应用开发环境包含UI 部分，原理与之前相同。Qt 在开发中会用到各个模块，图4-25 列举了常用的模块分布和其相对应的功能。

图4-25　常见的模块分布和其相对应的功能

（6）完美地支持XML。目前Qt 具有多个语言版本，而且利用Q String 和Q Translator 等类和Tr（）函数能够方便地加入国际化的支持，能够在不需要修改程序的基础上，改变应用程序的文字为另一语言，方便各国的研发人员使用。

（7）界面的简易创建。设计的程序窗口大小不能动态变化，想要对子窗口的大小进行改动需要在代码端修改。Qt 的图形用户工具（Qt Designer）有较灵活的设计方式，在该工具下可以快速设置界面控件的属性，随时预览界面效果。所使用的控件不必放在严格的位置上，通过layout 可以完美地对它们进行组织。生成的代码单独放在一个文件里，在编程的同时可以随心所欲地多次重新生成用户界面。Qt Designer 可以让你完成许多在MFC 中不可能完成的任务，如用预先填好的生成List view，在每个Tab 上用不同的View 来使用Tab控制。

Qt 有属于自己的窗口控件，如按钮、标签、数据栏、表格等都是窗口控件的实例化，这些空间可以用来构成用户所需的界面。Qt 的每一个控件不能简单地分为谁是部件或者谁是容器，这些控件都是两者的结合体，根据需要来设置。这些控件使用的时间都需要进行实例化，这些控件还可以方便地进行自定义。

Qt 的控件可以轻易地含有大量的子控件，上面的子控件可以通过位置设置合理地排列在父窗口上进行显示。如果是一个单独的控件，没有设置父窗口，一般出现在桌面左上半部分，窗口控件自定义的控件都可以合理地设置其大小。在Widget 上创建控件时，可以合理地使用桌面布局管理器使各个子控件显示合理，界面人性化。在使用的过程中父窗口被关闭或者隐藏，上面的子控件会有同样的操作。QWidget 类层次示意如图4-26所示。

图4-26　QWidget 类层次示意

（8）帮助文档。选择开发环境时，帮助文档是否周全是左右选择的一个重要因素。Visual 的帮助文档包含的内容特别庞大，搜索关键词时容易主题模糊，关键信息不够突出。Qt 的帮助文档比较简洁明了，每个类和方法都被详尽描述，举例充实。

（9）提供图形/视图架构。Qt 提供的图形/视图架构（graphics view）可以简单地实现图元的创建和编辑，视图与场景的实现和管理，提供的图形管理机制可以方便地管理大量图元，并支持图元组合、坐标变换、碰撞检测等多种方便的功能，与组态软件中的场景—控件—属性结构非常吻合。

3）Qt 关键技术

（1）Qt 的信号与槽机制。信号与槽机制是Qt 的关键技术之一。在图形用户界面开发中，当用户操作一个窗口部件时，通常使用回调机制实现其他窗口的响应或者激活其他操作。信号与槽机制不同于回调机制，信号是一个特定的标识，槽和C ++成员函数几乎相同，但槽函数不同于一般函数，不仅可以直接调用，还可和信号连接。当某个事件出现时，通过发送信号就可以自动调用这个槽。

（2）元对象系统。Qt 使用元对象系统机制对C ++ 进行了扩展，用来处理信号和槽机制、运行时的类型信息和动态属性系统，能够更好地实现图形用户界面编程。

Qt Moc 工作过程如下：①在编译应用程序时，由Make 工具调用Moc 进行处理。②Moc 读取头文件.h，看是否包含Q_OBJECT 宏，如果包含则进行下一步处理，否则Moc 放弃对头文件.h 的处理。③Moc 根据头文件.h 生成另一个C ++源文件，该源文件包含了元对象代码的实现。④C ++ 编辑器处理C ++源文件，并生成中间文件。⑤链接器将中间文件与其他应用程序的中间文件链接起来，生成可执行应用程序文件。

（3）Qmake 编译。Qmake 是为编译Qt 库和应用程序而提供的Makefile 生成器，根据一个工程文件，Qmake 能够产生不同平台下的Makefile 文件。它支持跨平台开发和影子生成，同时方便在不同的配置之间进行切换。

2.原型系统需求分析

需求分析在软件生命周期中极为重要，需求分析工作影响整个软件项目，易对开发过程造成巨大风险。搭建一个完整而丰富的仿真验证原型系统需要对仿真的各项需求进行分析，进而可以得出仿真平台需要具有哪些功能，并设计相应的模块功能。本原型系统主要从用户对象、业务需求、业务流程、功能需求、非功能需求五个方面对仿真验证系统进行需求分析。

1）用户对象分析

本原型系统的用户对象主要分为三类，第一类是决策人员，包括决策规划者和决策分析者；第二类是操作人员；第三类是系统维护人员。本原型系统中各用户对象详情如表4-2所示。

表4-2　用户对象详情

2）业务需求分析

（1）多目标智能威胁指标体系建立模块。本模块主要收集大量威胁指标数据，如敌方兵力部署及武器种类数量、敌我双方距离、敌方人员活动数据等。针对实时变化的战场信息，通过分析威胁目标信息和任务规划的构成要素，抽取影响威胁评估的决策因素，建立威胁目标的指标体系。目标威胁指标体系建立模块流程如图4-27所示。

图4-27　目标威胁指标体系建立模块流程

（2）多目标特征提取与知识表达模块。

输入属性：目标威胁指标体系要素。

数据处理：利用本体知识表达对输入要素进行处理后经栈式稀疏降噪自编码网络对威胁目标属性值进行量化处理。

输出参数：量化后的威胁目标属性值。

在用栈式稀疏降噪自编码网络进行目标特征提取时，主要是对多目标属性值进行量化处理，多目标特征提取与知识表达模块流程如图4-28所示。

图4-28　多目标特征提取与知识表达模块流程

（3）深度学习算法库模块。为实现多目标威胁评估，本项目拟采用深度学习算法对多目标威胁评估进行研究，并在原型系统中搭建深度学习算法库。

目前在原型系统深度学习算法库中，提出以下三种基于深度学习的算法模型：①栈式稀疏降噪自编码网络；②深度信念网络；③深度Q 网络强化学习算法。

首先利用栈式稀疏降噪自编码网络模型对目标威胁指标体系要素进行特征提取；其次通过深度信念网络对敌方目标活动大量样本进行学习，形成对目标活动趋势的合理性分析模型；最后拟采用深度Q 网络强化学习算法构造智能威胁评估模型，实现多目标威胁评估。深度学习算法库应用流程如图4-29所示。

图4-29　深度学习算法库应用流程

（4）基于特征变化规律挖掘的目标活动趋势预测模块。输入属性：量化后的威胁目标属性值。

数据处理：将威胁目标属性值与态势知识映射相联系。输出参数：目标活动的趋势预测数据。

为实现基于特征变化规律挖掘的目标活动趋势预测，在原型系统中将威胁目标数据集与态势知识映射相联系，将目标数据分别储存到对应的态势层，方便以后做预测调用。然后从时空的角度出发，对态势知识进行处理，做到深度挖掘研究目标之间的特征联系，找到目标之间的变化规律，最后进行目标活动的趋势预测。趋势预测模块应用流程如图4-30所示。

图4-30　趋势预测模块应用流程

（5）基于特征变化规律挖掘的目标威胁评估模块。

输入：目标活动趋势预测与威胁目标属性、规律数据。

处理：应用深度Q 网络强化学习算法的智能评估模型进行威胁因素提取与威胁因素赋权，并进行训练优化。

输出：多目标威胁等级排序。

以原型系统为依托，从目标活动的趋势预测中提取对防御作战下威胁较大的威胁因素，然后应用深度Q 网络强化学习算法建立智能评估模型进行威胁因素提取与威胁因素赋权，最后得出威胁等级排序，实现基于特征变化规律挖掘的目标威胁评估。其模块流程如图4-31所示。

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图4-31　基于特征变化规律挖掘的目标威胁评估模块应用流程

3）业务流程分析

在本原型系统下，决策与操作者可针对多平台对抗多目标的作战条件，掌握防御作战的特点及基本属性、威胁评估体系、威胁特征分类，根据多目标特征的威胁评估指标集和战场防御数据集，开展目标特征研究，利用深度学习对收集到的目标特征大数据集进行分析训练，利用训练结果并基于目标的特征变化规律挖掘目标的活动趋势并进行预测，形成多目标威胁评估算法和多平台的目标威胁评估算法。基于Qt 的仿真验证原型系统业务流程如图4- 32所示。

图4-32　基于Qt 的仿真验证原型系统业务流程

4）功能需求分析

仿真验证原型系统是指挥员及其指挥机关进行指挥控制所必需的各种软、硬件设备，处理程序等的一体化集成平台。它是依托于操作系统，利用深度学习算法，以解决防御作战指挥协同为目的的仿真验证军事指挥系统，其主要功能如下。

（1）资源管理。通过统一的应用层协议和通信标准，实现上下级、友邻部队指挥系统各单元的“物理互联”和“数据互通”。

（2）信息处理。能够快速输入防御作战信息，并实时判断指令的合理性，对有疑问的指令提出更改建议。

（3）态势处理。作战态势处理能根据各级终端实时采集并传递来的信息，实时地显示战场态势，为用户进行战场分析与指挥决策提供准确的数据来源。

（4）数据处理。数据处理主要用于完成防御作战原型系统收集、分析、处理、显示和传输所需的威胁目标数据，并能实现对所要防御打击的目标进行分类、排序、登记、标绘、判断、评价和分发等功能。

（5）威胁评估。系统可以根据上层目标活动趋势预测结果，经深度Q 网络强化学习算法自动生成最佳的多目标威胁排序。

（6）数据库管理及维护。数据库管理及维护的主要功能在于能够通过用户管理、表管理、记录管理、字典管理、系统维护等多种手段完成数据库的管理及维护。主要对数据库表、用户、文件进行管理与维护。

本原型系统总功能模块如图4-33所示。

图4-33　原型系统总功能模块

根据以上功能需求，构造基于Qt 的仿真验证原型系统，实现基于深度学习的多目标智能威胁评估。具体包括根据防御作战的特点及基本属性建立威胁评估体系，并对威胁特征进行分类；对多威胁目标的特征提取技术、知识表达技术、与深度学习数据表达的融合和接口；目标特征变化规律研究、目标特征活动趋势预测；威胁评估的流程实现。

5）非功能需求分析

（1）数据安全及备份恢复。数据安全及备份恢复要求保障数据的完整性、数据的保密性，具有备份和恢复功能。其中数据完整性保障要求对数据操作进行有效的行为监控。数据安全在备份和恢复方面要求提供本地数据备份与恢复功能，完全数据备份至少每天一次；应提供异地数据备份功能，利用通信网络将关键数据定时批量传送至备用场地。

所有信息最终都是以数据文件的方式存储在系统中。因此，信息的安全保密性很大程度上取决于其存储、使用的保护措施。对于数据信息的安全威胁，除应用系统对其存取进行控制外，主要还在于其存储的安全保护。数据面临的安全威胁主要表现在以下两个方面：

一是异常情况。如自然灾害、存储介质损坏、攻击行为等都有可能导致数据被破坏，如果没有必要的备份措施，将使重要数据完全遗失，这直接影响到相关工作的开展，对系统的危害是相当大的。

二是数据存储的安全性。对于重要数据信息，特别是涉密信息或工作敏感信息，如果在存储过程中缺少必要的保障措施，任何人都可以直接从存储介质中读取对应信息，这显然与信息的安全保密性要求相违背，可能直接导致泄密事件的发生。

（2）原型系统性能要求。基于Qt 工具开发的深度学习框架下的多目标威胁评估仿真验证原型系统应具有建立威胁指标体系可行性、特征提取和知识表达可行性、基于特征变化规律的趋势预测可行性和基于特征变化规律的威胁评估可用性，具备计算趋势预测和威胁评估的高响应能力，保持系统运行稳定；应能够确保数据不因意外情况丢失或损坏。

由于用户对防御作战任务的处理能力有较高的要求，本原型系统能够提供大规模流量的处理机制，以及在大规模流量下处理快速决策且维持高准确率的解决方案。

3.原型系统总体设计方案

1）计算机仿真设计思想

计算机仿真技术最重要的应用方向为系统仿真，是计算技术、控制理论、相似原理、信息技术的交叉领域与学科，可以在一定软件基础上使用数学功能展现给用户。计算机仿真技术的蓬勃发展可以归功于系统工程和控制工程在仿真技术中的研究进步，更重要的原因是计算机仿真技术在实现相应功能的同时可以减少巨大的人工成本以及时间成本，还可以促进产品的进步。

计算机仿真技术是以软件或者加以硬件作为基础，利用系统建模的思想对研究对象进行抽象和逼近，从而可以展示仿真数据实验的过程。在仿真过程中，对系统的建模是核心步骤，运用数学物理知识对实际过程进行表达，一旦仿真系统建模成功，接下来做仿真实验，并且从实验过程中获得需要的每一项信息，可以对获得的信息进行更深一步的处理、分析，从而与实际实验系统做深一步的对比分析。

目前，计算机在当今生活中起着极其重要的作用，计算机仿真在诸多方面都发挥着极其广泛的作用，不仅在航天领域、电子领域、交通领域、原子能领域取得突破性进展，而且也逐渐发展并应用到社会生活的各个方面。计算机仿真已成为产品从起始论证、概要设计、生产验证到更新等生命周期各个阶段不可缺少的关键技术手段。

基于Qt 的仿真验证原型系统设计的目标是对深度学习框架下的多目标威胁评估进行可视化模拟。该仿真原型系统具有模拟现代战争中作战的多目标智能威胁评估框架、对多目标的特征提取与知识表达、针对特征变化规律挖掘的目标活动趋势预测及目标威胁评估过程中的诸多过程，最终在该过程中得到对准的数据以可视化最直接的方式在图形界面进行展示。在确保实现仿真系统各项功能的条件下，注重美观与经济原则，将实用的功能与仿真平台的美观结合起来是该仿真系统的总体设计思想。为了将仿真对准过程直观、完美地实现，本原型系统使用Qt 作为开发系统，运用图形方式进行展示。

对于现代战争中的防御作战来说，其来袭目标类型、运动轨迹多种多样，并且对于不同的目标来说，运行状态、运行条件也不同。如果仿真程序按照单一目标的某一详细任务来编写设计，一旦条件发生变化，设计好的仿真平台就丧失其功能。当某一项功能发生变化时，设计好的模块编写的程序代码需要重新改写，严重时还需要进行重新编写设计，多次进行这样的改动可能会使原来的程序面目全非。但是，想要设计一个可以兼容所有任务的仿真平台不太现实，不仅需要巨量的设计开发编写人员，更难的在于很难完成这样具体详细完整的设计任务。对于该复杂矛盾问题，工程实践中可以使用迭代的开发思想，逐步地编写，一步一步去实现整体要求。这便要求最初设计实现最核心的框架要求，在仿真系统要求完整的基础上，方便后期的维护更改，以及功能的扩充。

2）仿真验证原型系统总体设计原则

（1）面向对象的设计方法。面向对象编程又叫面向对象程序设计，是一种计算机编程架构思想。基于Qt 的仿真验证原型系统依据对象化的编程思想进行设计，该原则是指整个程序编写由单个单元或者对象进行抽象描述并结合起来，实现对内部信息、元素以及数据的封装，利用模块间提供的接口进行通信，实现重用性和可扩展性。

在软件开发过程中依据面向对象重用性的原则，针对多目标威胁评估的问题建模不应与程序设计有关，不同的运动模块需要相互独立，如果因项目需求需要增加新的模型，应该能够方便地加入整个系统中。根据该设计原则，该仿真原型系统划分为不同的模块，仅仅通过函数接口进行通信，不同的模块融合成该仿真原型系统。

（2）抽象化的设计原则。人类在社会进步发展中逐渐学会了抽象思维，人们了解到不同的物体之间必定拥有相似的因素，将这些共性集聚一起，并且忽略它们之间的不同点，就形成了抽象思维。

在实际工作中，面对不定因素较多、复杂的问题，很难做出精确的思维抽象，只能将问题做量化处理，运用抽象思维进行分析。软件工程就是对复杂问题抽象层面的具体化处理。

（3）模块化设计原则。软件工程的基本功能就是模块，模块就是将软件系统根据不同的属性和不同的功能，自顶向下分为不同的部件。模块化意味着复杂问题简易化处理，降低软件系统耦合性，进而提高系统的灵活性。

模块化具有以下益处：①整个工程更加清晰易懂，易于设计、丰富可读性。②软件任务变更方便程序员进行修改。③调试简单，便于组织管理，提高复用性。

（4）友好的人机交互界面。界面是操控人员与底层实现交互的窗口，仿真平台是否成功受界面的质量影响较大，一个良好的界面可以使操作人员进行高效的学习。不同仿真平台拥有各自独特的特色。随着软件功能的发展，越来越要求界面美观、友好。在设计软件系统界面时需要遵循以下原则：①界面的简洁性原则。②需从用户的角度考虑问题。③界面的一致性原则。④界面的人性化原则。⑤系统的安全性原则。⑥记忆负担最小化。

该仿真平台界面在设计过程中，尽可能地满足以上要求。主要体现在以下两大方面：

一是界面设计需要整洁、清晰。在实现过程中显示的信息可能会比较多，此时着重的就是整洁性，当然可以对不同部件的要求设计不同的特征，可以以适合的色彩进行区分，这样界面的美观度提高了，也具有自己的特色。

二是易用便利。仿真平台根据不同的模块设计，降低了系统之间的耦合性，尤其是参数设置界面要尽量方便操作，对于参数来说，设置量比较大，可以保存之前设置的数值，方便操作人员进行分析整理。编写代码过程要有条理，编写高质量代码，才可在后期界面二次开发过程有较高的可读性，易于操作。

3）仿真验证原型系统研究方案

仿真平台关键是实现功能，该平台功能的实现是该系统研发过程中的重头戏。为了完美地实现平台的功能，本项目会从系统的操作系统层、数据层、算法层、应用展现层四个层次来实现整个系统的功能，其系统框架如图4-34所示。

图4-34　基于Qt 的仿真验证原型系统框架

（1）操作系统层。得益于Qt 的跨平台特性，用户可以根据需求选择相应的操作系统作为仿真验证原型系统的依托。

众所周知，Windows 操作系统是美国微软公司研发的一套操作系统，它问世于1985年，起初仅仅是Microsoft- DOS 模拟环境，后续的系统版本微软不断地更新升级，使其不但易用，也成为当前应用最广泛的操作系统。Windows采用了图形化模式GUI，比起从前的DOS 需要输入指令使用的方式更为人性化。

Ubuntu 系统是依照Linux 系统而衍生的，包含桌面和服务器两个不同的版本。Ubuntu 在近些年的发展是相当快的，它具有启动迅速、更新快速和可用性高等特点，因此近年来越来越多的人开始使用Ubuntu 系统。为了能使其具有更大范围的使用量，Ubuntu 特别重视操作的简单化和国际化；与此同时，Ubuntu 中的软件仓库具备多种多样的镜像，所以其具有较快的软件安装速度。

（2）数据层。通过搭建MySQL 数据库，对所得数据进行存储，包括但不限于多目标威胁信息样本、针对多个威胁目标的评估规则以及目标活动的趋势预测。

（3）算法层。在算法层面，关于威胁指标网络构建，采用栈式稀疏降噪自编码网络算法，该模型能够全面、客观地描述防空体系能力指标之间的网络；采用深度信念网络的智能评价模型进行基于深度学习的趋势预测；根据预测结果结合深度Q 网络强化学习算法实现多目标威胁评估。基于该算法库可以准确实现对威胁目标的智能化评估判断，并且对不完全信息具有良好的泛化能力和鲁棒性，是实现战场态势快速判断和准确预测的有效模型。

（4）应用展现层。应用展现层指系统功能的成功实现，经过基础理论算法以及实现流程的研究，以及该仿真平台的功能需求，成功实现仿真系统。对于实现系统还需要人机交互界面的支持，然后要经过相应的软件测试，保证算法理论的正确性以及功能的正常运行。

仿真平台的方案研究是为了保证仿真平台的实现，本原型系统的功能实现需要有良好的操作性，能够实时显示多威胁目标的信息、威胁目标特征数据、目标活动的趋势预测、仿真模拟软件输出的数据等。

4）原型系统需求重点设计对象

经以上分析，威胁评估的前提是趋势预测，利用深度学习算法将多个威胁目标信息进行数据处理、融合与训练，得到其特征关联，进而进行目标的趋势预测。只有维持高水平、高精准的趋势预测，才能得到合理、科学的目标威胁排列。所以本原型系统将基于特征变化规律挖掘的目标活动趋势预测与目标威胁评估作为系统需求的重点设计对象。

（1）基于特征变化规律挖掘的目标活动趋势预测。分析战场态势的属性要素，构建适用的趋势预测指标体系，研究基于Qt 的仿真验证原型系统框架下的指标选取方法，结合基于深度学习的威胁目标特征数据库，构建基于深度信念网络预测模型，并加入在实际情况下对威胁真实影响度起作用的指标，提升趋势预测体系的实用性。原型系统趋势预测流程如图4- 35所示。

（2）基于特征变化规律挖掘的目标威胁评估。在原型系统框架下，研究目标战场趋势预测和威胁目标属性规律的数据融合的标准化处理方法，将其数据预处理，设计深度Q 网络强化学习算法的威胁评估模型，依照本项目构造的基于深度学习算法进行评估模型训练，以得出威胁等级的评价及排序，其原型系统包含对趋势预测与威胁评估相关指标值的获取、处理和可视化展示等功能。原型系统威胁评估流程如图4-36所示。

图4-35　原型系统趋势预测流程

图4-36　原型系统威胁评估流程