作戰實驗戰能控制的認識與實踐?

張東俊 黎 瀟

（92337部隊 大連 116023）

1 引言

隨著信息技術的飛速發展，戰爭的形態發生了巨大的變化，戰爭的復雜性、消耗性和風險性急劇增加，客觀上需要有比過去更為先進的方法和手段來研究戰爭［1］。錢學森曾說過“在模擬可控的作戰條件下進行作戰實驗，能夠對有關兵力與武器裝備使用之間的復雜關系獲得數量上的深刻理解”［2］。作戰實驗是探究制勝機理、破解戰爭迷霧的有效手段，其重難點問題是如何將作戰問題轉化為科學問題去表達和解析。

經典的作戰實驗理論方法包括：［3～7］1）靜態解析方法研究，如著名的蘭徹斯特方程，可定量描述地面戰斗的戰斗過程，分析雙方損耗問題，然而是一個確定解析過程，一旦初始條件確定，結果就基本確定，很難反應作戰具體過程；2）仿真推演方法研究，如當下最熱門的多Agent仿真等，只是都是基于裝備性能指標進行推演，裝備性能指標是靜態的、孤立的，難以反應真實作戰過程中裝備能力的連續動態變化以及各能力之間的相互關聯；3）控制研究，如CGF建模研究，都是對人的行為模型化，忽視了基于指揮操縱進程的裝備作戰能力的實時控制反映，不能定量反映裝備探測、隱蔽、攻擊等能力在人的實時指揮下優化控制以及最終對于作戰行為的優化反饋，這里的“進程”借用的是計算機專業術語［8］，其廣義含義在于表達具有一定獨立功能的程序執行某個數據集合的一次運行活動，其特征在于獨立、動態和并發；4）建模理論研究，如基于試驗數據的建模等，都是試圖通過模型來說明因果關系，然而建模大的過程就是去粗取精、去偽存真的抽象描述過程，無法準確表達作戰運用中許多復雜性、不確定等非邏輯問題。因此，經典的作戰實驗理論主要是運用實驗科學方法研究軍事力量、軍事裝備、作戰環境、戰法等因果關系，對于作戰進程演化、特別是交戰過程行為與時空邏輯關系對戰爭發展與走向的影響研究不夠，導致了作戰指揮的動態博弈特點反映不夠準確，作戰實驗（戰術及戰役）因果關系揭示的不夠全面，作戰實驗之于作戰運用與戰法創新的引領作用發揮不明顯。

針對“理論指導下的探索發現與戰爭預實踐”急需，綜合運用軍事指揮學、控制學［9］、數據密集型［10］科學等理論，我們提出作戰實驗戰能制的方法論，這里先給出“戰能”的定義，戰場上所有行動的目的就是構建我方殺傷鏈和解構對方殺傷鏈，殺傷鏈當前能量狀態和未來期望能量狀態之間的差距，稱為當前戰能。通過行為驅動下綜合戰能在多維多域的全息動態表達與解析，以客觀、準確地描述交戰進程的強實時動態博弈特性，試圖從全新的視角去把握作戰內在本質規律，破解作戰實驗重難點問題，對于豐富作戰實驗理論、創新軍事運用具有重大意義。

2 作戰實驗科學問題的基本認識

2.1 作戰是基于進程的強實時動態博弈的過程—戰爭“認識論”

1）戰爭演化過程一般可視為行為數據與隨機信號隨著作戰進程實時輸入并產生影響的動態過程。

系統四要素包括輸入、輸出、反饋和控制，且輸入量中可能存在擾動量［11］，具有涌現性、復雜性、開放性等特點，這里關于涌現性，眾說紛紜，借用《牛津英語詞典》對于“emergent”解釋之一就是，出人意料的發生或者出現［12］。在作戰實驗領域創新運用控制科學方法，通過主動地（主觀地、故意地）控制基于作戰指揮操縱的行為輸入，實時注入并影響作戰實驗系統，觀察和研究整個動態過程中各個時刻的輸入和響應，且每個時刻的響應將作為下一時刻的輸入，以此構成作戰實驗基本過程；同時，作戰進程中實際發生的各種無序、涌現性事件可作為隨機信號實時注入到作戰實驗系統，無論這類“雜波”對實驗系統構成或者不構成影響，都是作戰實驗客觀存在并且必須考慮和研究的問題。上述兩種事件共同作用并客觀反映出作戰進程的動態博弈特性。

相比之下，經典的作戰實驗方法更關注或者確定有價值的因果關系，對于戰爭的涌現性問題簡單認為是隨機的、無規律事件而常常予以簡化或者忽略，實質上就是用靜止、孤立、事后的思維方法解決問題，其“去偽存真”、“去粗取精”的分析方法看似把復雜作戰問題簡單化，在實驗評價與效果評估方面不乏其有效性，但因其“丟包”實際上沒有全面準確地反映客觀實際，特別是用于作戰實驗之于戰爭預實踐，往往帶有很大的局限性。

總之，基于進程的實時分析，既有“有用”的驅動或注入、也有隨機的添加或干擾；既有“合理”、“有序”的邏輯，也有“無意義”甚至“無理”的非邏輯，這才符合作戰實驗演化的客觀實際。因此，這一方法論將更有助于準確將作戰問題轉化為科學問題。

2）時間維度是作戰實驗的重要度量，時空邏輯變化是作戰實驗進程的具體表象。時間維度包括時間的長度、刻度，乃至單位時間變化率（速度）等屬性均為作戰實驗主要因素之一，且為其他因果關系的約束條件。

毛澤東同志《論持久戰》中主要觀點之一就是在敵強我弱下“用時間換取空間”，以贏得最后的勝利。“欲速則不達”也是這個道理。同樣，制勝機理的重要一點在于創造戰機和捕捉戰機，早一時刻暴露企圖、晚一時刻貽誤戰機，這些都反映了作戰實驗中時間維度的重要性。從這個角度說，基于進程的分析方法不僅是作戰實驗分析方法，更應在此基礎上建立時間維度為主要對象的作戰實驗研究方法。

作戰實驗呈現的基于進程的行為數據強實時驅動下動態博弈的觀點，其實已經佐證了“進程”這一時間維度在作戰實驗因果關系中決定性作用。因此，無論經典作戰實驗假設推理方法，還是析因分析方法，均是在特定時間維度條件下的適用方法，亦即因果關系的必要約束。

隨作戰進程實時輸入與響應的動態演化過程，客觀表現為時空邏輯關系變化。

辯證唯物論認為：物質決定意識。在作戰實驗領域，如果說作戰企圖和指揮操縱鏈路是作戰進程的內因，那么時空邏輯關系就是作戰進程的客觀表現形式。時空邏輯關系涵蓋軍事力量、作戰環境、作戰樣式等諸多方面，是一切可描述、可量化的物質集合。時空邏輯關系是動態的、連續的、多域的、多尺度的、有機聯系的，既有時域特性又有頻域特性，既有狹義相對性又有廣義測不準性。綜上所述，由于時空邏輯關系具有客觀、科學的屬性，因此，可作為作戰實驗活動最重要的研究載體去認識和實踐。

在實驗科學不斷豐富和發展的今天，我們應初逐步從被動觀察實驗因果關系，向主動揭示實驗過程的時空邏輯變化上轉變。這里所說的“過程”，既有時間維度長度和漸進演化的屬性，又強調隨實驗進程演化下一時刻的時空邏輯關系，具有宏觀和微觀的統一性。

3）作戰實驗推演通過行為數據驅動的作戰實驗引擎實現，可用戰能在多維、多域的全息動態表達來詮釋作戰意圖、流程及指揮操縱鏈路均是通過行為數據體現的。

軍事指揮學主要運用作戰指揮和運籌的理論方法，研究揭示影響戰爭進程走向和結果勝負的內在規律。在作戰實驗這一多學科交叉領域，運用軍事指揮學、實驗科學、計算科學等理論方法，把作戰指揮和兵力行動客觀、準確的表征為行為數據，是完成作戰問題向科學問題轉化的第一步。行為數據有邏輯，作戰意圖及流程、指揮與操縱鏈路均可通過行為數據體現的；行為數據有類別，小到戰術級口令、動作，大到戰役乃至體系級兵力的行動表達；行為數據具有主觀屬性，特指軍事力量中具有主觀意志表達描述特性的行為。

行為的時空邏輯關系可用戰能分量在時域的動態表達來實現。

行為數據具有動態性和連續性特點，是根據作戰企圖與對手、環境實時交互的一系列行為反應，其外在表現為軍事力量隨著進程推進所發生的具有客觀的、顯性和隱形的、物理和化學特性等變化，如作戰態勢、空間位置等，即時空邏輯關系。因此，可用某一戰能分量在時域動態變化來表達。

行為數據驅動的實驗引擎需要“實驗云”等大數據體系支撐。

隨著數據密集型科學的發展，大數據技術為作戰實驗提供了新方法。以往用于研究確定目的、確定關系的作戰試驗活動的“小數據”，已遠遠不能適用于探究因果關系的作戰實驗，大數據涵蓋軍事指揮、軍事裝備、信息科學等諸專業學科領域，構建基于大數據的作戰實驗云體系結構，為行為數據驅動的引擎提供體系支撐［13］。

2.2 作戰實驗過程是“戰能積蓄-感知-傳遞-轉化”的過程（簡稱戰能環，縮寫APDT）—作戰實驗“控制論”

1）APDT是美軍OODA環的中國化表達

伴隨作戰進程實時演化過程，呈現出戰能積蓄-感知-傳遞-轉化的動態過程，簡稱戰能環（Accumulation，Perception，Delivery，Transform，APDT）。戰能環是《作戰實驗戰能控制論》的主要觀點。感知，是運用傳感器和網絡感知戰場環境戰能，通過控制感知戰能與作戰行為之間的影響關系，從而優化作戰指揮行為以及尋求感知戰能和其他戰能之間的次優關系；傳遞，是研判態勢確定戰能傳遞的方向和時機，以及重構各戰能分量之間的適應性關系；轉化，是評判在作戰任務下戰能轉化的不同效果及其對整個作戰任務的貢獻度；積蓄，是與戰能感知、傳遞和轉化都交互的戰能控制環節，通過積蓄標識關鍵能力，形成特定作戰條件下的戰能勢譜。戰能勢譜包括，行譜、能譜、勢譜還有全譜，其具體內涵我們將在下文闡述。

戰能環，APDT是在美軍OODA基礎上的創造性發展。體現在：一是揭示了作戰進程下行為數據驅動APDT的本質特性，即包括各時刻APDT作用下的持續演化，以及單位時間維度下APDT總體描述；二是突出了戰能積蓄在APDT環中的特殊作用，不僅強調了指揮運籌在APDT中的重要價值，同時探究行為對于戰能未來轉化“勢能”的影響，勢是運用軍事力量所形成的力的積蓄或者釋放狀態，勢能是一個相對值，因對手而存在。三是APDT實現了作戰實驗過程中動態化定量表達，既準確反映了作戰過程因果邏輯關系，又為作戰能力的科學化表達（戰能勢譜）奠定基礎。

2）戰能勢譜是戰能環在多維多域的全息動態表達

（1）戰能勢譜的基本內涵

戰能勢譜是用于描述交戰進程演化過程中，綜合作戰能力在物理域、知識域、信息域的動態變化，由行為數據引擎驅動而形成，既可通過時空邏輯推演形成戰能的邏輯關系也可通過試驗等大數據動態描述戰能的非邏輯和“邏輯+”關系，“邏輯+”就是指謀求先機和不對稱的創新戰法中高于一般作戰邏輯的關系描述，因此戰能勢譜是邏輯、非邏輯和“邏輯+”的辯證統一整體，具有七大特性，包括頻域全息性、時域可量化性、動態連續性、戰能相關性、多屬性（尺度）兼容性、描述多維性和廣義測不準性。戰能勢譜的表達我們描述為戰能判別方程。

（2）戰能勢譜主要特性

戰能勢譜是行為驅動的，行譜中蘊含作戰流程、指揮操縱鏈路；戰能勢譜是基于進程的，時間維度關系明晰、動態變化確定；戰能勢譜有現在時戰能，也包含未來戰能轉化的“潛能”；戰能勢譜是數據——來源于作戰試驗、模型——通過當前和未來任務需求，將多影響因素約束的多領域系統的戰能集成在一起的具有明確因果關系的戰能模型、算法—即標識量確定和表征值量化算法三者的綜合體。

戰能勢譜可用于時空邏輯推演、體系貢獻率評估以及戰法訓法創新，在探索發現、實驗驗證、作戰運用、演化評估等四大類作戰實驗活動中發揮重要作用。

2.3“戰能為本、邏輯為體、邏輯+為用”——作戰運用“實踐論”

作戰實驗目的在于運用。“戰能為本、邏輯為體、邏輯+為用”的作戰運用范式主要反映的是軍事力量和軍事運用之于制勝機理的貢獻關系。其內涵科學問題是：物理、事理、智理本質關系。“戰能為本”強調的是摸清武器裝備底數，明晰其固有的、本源的物理屬性；“邏輯為體”闡述的是作戰使用一般關系或特點，論述已被認可的、反映內在聯系的事理，側重點的是作戰使用的普遍性；“邏輯+為用”揭示的是作戰制勝機理，探求的是在謀求作戰先機與不對稱策略的智理之道，強調的是作戰運用之特殊性和先進性。三者互為一體可相互轉化，如：當邏輯清晰“事理”得以固化，則轉化為戰能為本之“物理”；同樣，智理層次的“邏輯+”被普遍認同后則轉化為邏輯為體之“事理”。

3 作戰實驗戰能控制的一般方法及關鍵技術

3.1 交戰進程時空分析方法

1）基本框架

交戰進程時空分析方法包括交戰進程時空邏輯分析和用于作戰運用的時空邏輯推演兩部分組成。其中用于交戰進程的時空邏輯分析主要包括以下幾個步驟：一是從使命任務出發，構建水下體系作戰與能力需求的映射關系，研究確定水下戰裝備遂行任務清單；二是根據水下戰裝備作戰對象和環境，解析作戰任務；三是繪制行為譜，行譜共有兩種表達方式：一種是行為樹表示法，主要用于將指揮口令和操縱行為轉化為計算機語言，形成可組裝、可編程的模塊化單元；另一種是戰位-時間軸曲線表示法，主要用于反應各戰位行為的發生時刻、延續時間、順序關系，形成可指導部隊訓練操縱的標準規范。用于作戰運用的時空邏輯推演包括以下幾個步驟：一是構建作戰實驗云；二是構建行為數據驅動的作戰實驗引擎，三是通過時空邏輯推演生成戰能勢譜，優化戰場布勢和作戰方案。

2）關鍵技術

（1）實驗云體系結構

構建了資源層、云技術服務層、平臺服務層、數據服務層、云計算應用層、云端數據標準規范等組成的層次化結構，建立了由口令行為、實艇測控、在役考核、部隊作試等多元異構實驗云組織結構，明確了實驗云數據交互規范和分布式成員間數據和服務交互流程，通過實驗驗證、演化評估、作戰運用和探索發現四大類應用流程部署，實現邏輯一體的實驗云體系結構。

（2）時空邏輯推演技術

在作戰時空戰能感知、積蓄、傳遞和轉化的過程中，推演各個階段的戰能勢譜，實現戰場的優化布勢。

在預測模型構建方面，針對紅藍對抗過程中，傳感器只能獲取對方局部戰能的情況，采用基于時空域卷積神經網絡的預測模型，將感知戰能和歷史數據有機結合，準確把握對方當前作戰行動戰能，為己方下一步決策提供支持（戰能預測）。在決策、價值模型構建方面，為模擬作戰過程中人類的指揮藝術，采用基于強化學習的決策模型和價值模型，其中價值模型主要模擬人的經驗，以戰場態勢為輸入，輸出特定態勢下的戰能勢譜（作戰行動方案）；決策模型模擬人對全局的把握，輸入為戰場態勢和戰能勢譜，輸出為作戰任務達成度。在作戰行動方案尋優方面，針對方案生成和態勢更新可并行計算量小于具有的高性能并行計算資源的情況，設計了并行蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法，充分利用了已有的計算資源，可快速開展作戰行動方案尋優，從而提高了仿真推演速度。

3.2 面向作戰實驗的戰能環控制方法

1）基本框架

（1）戰能勢譜戰能勢譜主要包括行譜、能譜和勢譜三大部分組成。

①行譜

行譜是驅動能譜和勢譜的“總線”，是作戰任務、作戰流程和指揮操縱鏈路、部署操縱的行為樹、機理函數影響關系以及作戰對手行為的綜合體現。行為函數φ(t)是行譜在時域的表現形式，包括行為驅動函數和行為響應函數，對行為函數進行多維映射，可得到行譜，行譜的特征以及組合順序直接影響能譜和勢譜。

②能譜

能譜是行為驅動下隱蔽能、探測能等戰能分量的集合，其構成要素有三個方面：一是裝備能力的分量特征，二是裝備能力分量的相互制約關系，三是裝備能力分量的集成。在實艇測控和實驗云的途徑獲取數據的基礎上，研究提出基于驅動和響應混合效應的戰能函數生成方法，戰能函數為f(t)=E∝φ(t)，E表示機理函數，包括裝備固有響應特性函數、人因特性函數和交互綜合特性函數三大類，φ(t)為行為函數，φ(t)既可從E中反推也可從戰能函數 f(t)反推。在戰能函數基礎上通過特征映射變換生成能譜，分析不同行為導致戰能的變化特征。

③勢譜

勢譜表示裝備處于某一狀態時所具備的潛在作戰效果與能力約束。如在一次搜索行為的戰能分析過程中，同步考慮電池比重、上浮時機等未來作戰能力約束條件及其作戰效果，我們稱之為勢能Pi，勢能函數經過跨域變換和特征提取，得到勢譜ΩP={P1，P2，…，PnP}，基于勢譜可反推最優作戰行為。

（2）戰能環控制方法

戰能環包括戰能積蓄、感知、傳遞和轉化四個部分，如圖1所示。在戰能環控制的四個部分，我們分別用戰能判別方程、戰能感知方程、戰能傳遞函數和戰能轉化系數，通過推演分析因果關系，解決了在戰能“積蓄-感知-傳遞-轉化”環路中對非對稱問題的定量解析，實現了裝備能力發展趨勢和作戰運用優化方向的綜合表達。

圖1 戰能環

2）關鍵技術

（1）極大不對稱準則

針對未來作戰表現出“非邏輯”的特性，依據戰能控制作戰理論范式，定義極大不對稱為作戰過程中一方利用戰能破壞導致對方戰能環中斷甚至無法再次發起，或者控制對方戰能傳遞轉化的方向與效率，即認為形成極大不對稱態勢。極大對稱準則即是以戰能感知-傳遞-轉化戰能環為線索，研究戰能環各個階段出現的極大不對稱態勢判定方法。

式（1）代表無法感知，式（2）代表傳遞中斷，式（3）代表無法轉化。若在戰能環各個階段出現了至少一次極大不對稱，則可綜合判定為出現了極大不對稱。

（2）戰能環控制判據

戰能環控制判據包括用于戰能控制的戰能判別方程、基于行為驅動的戰能感知方程、用于作戰指揮控制的戰能傳遞函數和用于勢譜表征的戰能轉化系數。

①用于戰能控制的戰能判別方程

戰能判別方程描述作戰體系或作戰平臺在某一戰能狀態下所具備的潛在作戰能力集合，即勢譜的集合，可表示為

式（4）中，n為作戰能力分量數量；fi(E)為效果表征，值越大越優。

以作戰流程為線索通過戰能判別方程來描述行為驅動下的實時動態響應、多域表達以及符合邏輯、邏輯+和非邏輯的相互影響關系，通過構建戰能勢譜，探索作戰因果關系。

②基于行為驅動的戰能感知方程

感知能力EDt在行為驅動函數 fi的作用下變為戰能感知能力 fi(EDt)，行為驅動函數是由于指揮操縱等作戰行為通過改變作戰平臺各系統設備的狀態、對抗雙方相對空間關系以及產生對抗結果等因素來實現對戰能感知的驅動，因此

式（5）中，fi(EDt)為戰能感知能力；ED(t)為固有感知能力；ai表示某一個具體作戰行為；φ表示指揮行為函數；Δt表示從指揮口令下達后，其對應的操縱子集全部完成的時間。

感知方程表征裝備能力隨作戰進程發展所體現出的實時性和動態性，通過將戰能感知方程應用于戰能的優化控制，可通過調整作戰行為實現感知過程的優化，并定量解析作戰行為與感知效果之間的因果關系。

③用于作戰指揮控制的戰能傳遞函數

傳遞函數包含信息能、作戰能、防御能、機動能、保障能的傳遞矩陣與指揮操縱行為，可真實反映作戰實驗中戰能隨時間和空間的積累和傳遞，確定戰能傳遞的方向和時機，重構各戰能分量之間的適應性關系。

式（6）中，C(t)為傳遞函數；Mi為攻防對抗雙方與戰能分量相關的裝備固有能力矩陣；Vi為發揮裝備固有能力的操縱行為函數；φi(t)為戰能分量的指揮行為函數。

④用于勢譜表征的戰能轉化系數

面向作戰任務，交戰進程中時空邏輯變化引起的戰能轉化潛在效果或者戰能潛在做功大小的一組表征量。通過戰能轉化系數，可以多維度、定量表征作戰行為和轉化之間的內在關系。

式（7）中，η1為轉化效果；η2為轉化幅值；η3為轉化時間；η4為轉化相位；η5為轉化密度；η6為轉化斜率。

3.3 行為數據驅動的邏輯+決策方法

1）基本框架

創建行為數據驅動的作戰實驗引擎，作戰實驗引擎分為五個主要部分，分別為數據存儲與管理環境、計算引擎、智能化數據分析引擎、交互式可視化分析引擎和服務層，貫穿從數據存儲、分析到處理、應用全過程。在指揮口令、操縱行為、設備響應等多源/元行為數據驅動下，通過對戰場態勢綜合感知迭代，形成兩種驅動方式：一是通過智能感知搜索、標識識別，映射分析生成一般邏輯意義上的作戰鏈路；二是通過規范數據設計模式、基于強化學習的戰術探索等方式，挖掘不同條件下作戰指令與當前以及后續作戰的關聯因素，預測得到基于先驗知識的邏輯+作戰規則。

2）關鍵技術

（1）行為數據驅動的作戰鏈路生成技術

首先對實驗云體系結構中的口令行為云進行分析處理，得到標準指揮口令集、標準操縱行為集并確立它們之間的映射關系；然后對標準集中的數據進行特征提取、數據標識識別和數據特征聚類，通過關鍵語義聚焦數據特征范圍，進行智能感知搜索；最后根據具體任務，進行作戰流程匹配映射，得到作戰鏈路。

（2）行為數據驅動的“邏輯+”作戰規則生成技術

所謂“邏輯+”作戰，是在固有作戰邏輯基本基礎上，根據環境、對手、任務等因素，進行優化調整，形成強適應性的衍生作戰邏輯。進行作戰規則預測，首先要在實驗云體系結構中提取裝備保障信息、作戰環境、作戰對手、指揮口令、戰術行為等數據，并對其進行規范描述，形成作戰邏輯描述語句，然后對描述語句進行采集聚合和關聯分析，得到基于環境、對手、前序行為的分析結果，挖掘不同條件下作戰指令與當前作戰效能以及后續作戰效能的關聯因素，形成作戰規則，再以作戰規則為先驗知識，進行強化學習和自學習，得到隱含的邏輯+作戰規則，并以此研究作戰規律，為指揮員提供決策參考。

4 作戰實驗戰能控制的實踐應用

為了探究水下戰裝備作戰使用因果關系，開展作戰使用性檢驗，我們將作戰實驗戰能控制理論有效應用于“實驗-試驗-演習研練”一體的作戰試驗，圍繞“試什么”“為什么”“怎么試”組織大量的實驗推演和海上實踐。

1）運用交戰進程時空分析方法，解決“試什么”問題

從水下戰裝備使命任務出發，確定了其執行X任務，設計了相應的作戰試驗想定；深入分析水下體系作戰與能力需求的映射關系，以作戰流程為主線，研究確定作戰任務清單和關鍵問題，制定作戰試驗方案，實現了作戰需求向試驗需求的轉化。

2）運用戰能環控制方法，解決“為什么”問題

作戰試驗關鍵在于要素齊全、貼近實戰，“人+裝備”是檢驗實戰適用性的關鍵。我們堅持“理論指導下探索發現和戰爭預實踐”理念，圍繞謀求戰能不對稱運用戰能環控制方法開展了大量推演，以水下戰裝備攻防對抗為例，以戰能積蓄、感知、傳遞、轉化對攻防對抗過程進行詮釋，從而將黑箱打開，通過戰能判別方程對攻防方案進行優化控制，作戰效能提高50%以上。

3）運用“邏輯+”決策方法，解決“怎么試”問題

實驗引擎中定義了維修保障類、設備操縱類、口令行為類、作戰使用類四類規范數據，對其進行關聯規則分析，挖掘出具有一定關聯性的操作響應。在探索發現類實驗中，通過挖掘作戰單元的系統粘合度和響應關聯性，進行相關案例的推演分析，得出新的作戰規則和戰術戰法，指導部隊實踐。

4 結語

“作戰牽引試驗，實驗引領戰爭”。作戰實驗是探究制勝機理、破解戰爭迷霧的有效手段，它既可作為裝備作戰試驗需求生成之“輸入”；又是裝備作戰試驗成果之“輸出”。作戰實驗戰能控制理論，有效解決了當前作戰實驗的工具理性與戰爭探索特性兩者之間融合性不足問題，為創新裝備作戰試驗實踐運用提供方法論，意義重大。