態勢感知是一個複雜的過程，它需要綜合分析來自不同來源的數據，以全面理解當前環境的狀態。在實際應用中，態勢感知既依賴於序列數據（如時間序列數據和文本數據），這些數據能夠反映態勢的動態變化和事件的先後順序；也依賴於非序列數據（如圖像數據、表格數據和圖數據），這些數據提供了環境的靜態特徵和背景資訊。通過將序列數據和非序列數據結合起來，態勢感知系統能夠更全面地感知當前態勢，預測未來發展趨勢，並為決策提供支持。
態勢感知不僅依賴於數據的分析，還需要考慮非數據因素，如人的經驗、直覺、主觀判斷以及環境中的不確定性等。這些非數據因素能夠補充數據的局限性，幫助決策者更全面地理解複雜環境中的態勢。例如，在軍事指揮中，指揮官的經驗和直覺可能在關鍵時刻起到決定性作用；在交通管理中，現場人員的觀察和回饋可以提供數據無法捕捉的細節。因此，態勢感知是一個綜合數據與非數據因素的過程，兩者相互補充，共同支持對當前態勢的全面把握和決策制定。
一、序列數據與非序列數據
序列數據和非序列數據是數據的兩種基本類型，它們在結構和處理方式上有很大的不同。以下是對它們的詳細解釋：
1. 序列數據
序列數據是指數據中的每個元素都有明確的順序關係，且順序對數據的含義至關重要。序列數據中的元素通常是連續的，並且每個元素的位置對理解整個數據集非常重要。特點包括：順序性，數據中的元素有明確的先後順序；時間依賴性，後續元素通常依賴於前面的元素；動態性，數據的長度可能不固定，且內容可能隨時間變化。
常見類型：
（1）文本數據：如句子、段落、文章。每個單詞的順序決定了句子的含義。“我喜歡吃蘋果”和“蘋果喜歡吃我”意思完全不同。（2）時間序列數據：如股票價格、氣象數據、心電圖（ECG）數據。每個數據點的時間順序很重要。股票價格的走勢需要按時間順序分析。（3）音頻數據：如語音信號。聲音的波形是按時間順序記錄的。（4）視頻數據：雖然視頻是多維數據，但每一幀的順序也是重要的。
處理方式：
（1）迴圈神經網路（RNN）：適合處理序列數據，能夠捕捉時間依賴性。（2）長短期記憶網路（LSTM）：改進版的RNN，能夠更好地處理長序列數據。（3）Transformer：通過自注意力機制處理序列數據，能夠並行處理，效率更高。（4）卷積神經網路（CNN）：雖然主要用於圖像處理，但也可以用於處理一維序列數據（如時間序列）。
2. 非序列數據
非序列數據是指數據中的元素沒有明確的順序關係，或者順序對數據的含義沒有影響。非序列數據通常是靜態的，數據的結構不依賴於時間或順序。特點包括：無序性，數據中的元素沒有明確的先後順序；靜態性，數據的結構通常是固定的，不隨時間變化；獨立性，每個數據點通常是獨立的，不依賴於其他數據點。
常見類型：
（1）圖像數據：如照片、醫學影像。圖像中的像素是二維排列的，但沒有時間順序。一張貓的圖片，像素的排列是固定的。（2）表格數據：如數據庫中的表格、電子錶格。每行是一個樣本，每列是一個特徵。一個包含用戶資訊的表格，每行是一個用戶，每列是用戶的屬性（如年齡、性別、收入等）。（3）圖數據：如社交網路、分子結構圖。數據以節點和邊的形式表示，沒有明確的順序。社交網路中，用戶之間的關係用圖表示，沒有時間順序。
處理方式：
（1）卷積神經網路（CNN）：適合處理圖像數據，能夠捕捉局部特徵。（2）多層感知機（MLP）：適合處理表格數據，能夠處理固定結構的數據。（3）圖神經網路（GNN）：適合處理圖數據，能夠捕捉節點之間的關係。（4）支持向量機（SVM）：適合處理靜態的、固定結構的數據。簡言之，序列數據有順序，時間依賴性強，適合用RNN、LSTM、Transformer等模型處理。非序列數據無順序，靜態，適合用CNN、MLP、GNN等模型處理。理解這兩種數據類型的區別對於選擇合適的模型和演算法非常重要。
二、態勢感知與序列數據、非序列數據
在態勢感知（Situational Awareness）的實際應用中，通常既涉及序列數據，也涉及非序列數據。這是因為態勢感知需要全面理解複雜環境中的各種資訊，而這些資訊往往來自多種不同類型的數據源。以下是一個詳細的解釋，說明序列數據和非序列數據在態勢感知中的具體角色和應用。
1. 序列數據在態勢感知中的應用
序列數據是指數據中的元素具有明確的順序關係，通常與時間或流程有關。在態勢感知中，序列數據可以幫助我們理解事件的動態變化和趨勢。常見的序列數據類型：
（1）時間序列數據：如感測器數據、氣象數據、股票價格等。這些數據按時間順序記錄，能夠反映態勢的動態變化。在交通監控中，車輛的速度和位置數據是按時間順序記錄的，通過分析這些數據可以預測交通擁堵的發生。（2）文本數據：如情報報告、社交媒體消息、日誌檔等。這些數據按文本的邏輯順序排列，能夠提供事件的背景和描述。在網路安全中，通過分析日誌檔中的事件順序，可以識別出潛在的攻擊行為。
序列數據的作用：
（1）動態感知，通過分析時間序列數據，可以即時感知態勢的變化，及時發現異常情況。（2）趨勢預測，利用序列數據的順序性，可以預測未來的發展趨勢，提前做好準備。（3）事件關聯，通過分析文本數據中的事件順序，可以關聯不同事件之間的因果關係。
2. 非序列數據在態勢感知中的應用
非序列數據是指數據中的元素沒有明確的順序關係，通常是靜態的或結構化的。在態勢感知中，非序列數據可以幫助我們理解環境的靜態特徵和背景資訊。常見的非序列數據類型：（1）圖像數據：如衛星圖像、監控攝像頭圖像、醫學影像等。這些數據提供了環境的視覺資訊。在軍事態勢感知中，衛星圖像可以顯示地形、軍事設施的位置等靜態資訊。（2）表格數據：如數據庫中的記錄、用戶資訊表、感測器配置表等。這些數據提供了結構化的資訊。在交通管理中，車輛的註冊資訊、道路的屬性資訊等都是表格數據，可以幫助理解交通態勢的背景。（3）圖數據：如社交網路圖、通信網絡圖等。這些數據以節點和邊的形式表示，能夠反映實體之間的關係。在網路安全中，網路拓撲圖可以幫助識別關鍵節點和潛在的攻擊路徑。
非序列數據的作用：
（1）靜態感知通過分析圖像或表格數據，可以獲取環境的靜態特徵，為態勢感知提供背景資訊。（2）結構化分析是利用表格數據的結構化特性，可以快速提取關鍵資訊，支持決策。（3）關係分析通過分析圖數據中的節點和邊，可以理解實體之間的關係，發現潛在的威脅。3. 綜合應用：序列數據與非序列數據的結合
在實際的態勢感知系統中，通常需要同時處理序列數據和非序列數據，以獲得全面的態勢理解。這種結合可以通過以下幾種方式實現：
（1）多模態數據融合
將不同類型的序列數據和非序列數據結合起來，形成多模態數據。例如交通監控，結合交通攝像頭的圖像數據（非序列）和車輛的速度時間序列數據（序列），可以更全面地感知交通態勢。網路安全，結合網路拓撲圖（非序列）和日誌檔中的事件序列（序列），可以更準確地識別攻擊行為。
（2）特徵提取與融合
從序列數據和非序列數據中分別提取特徵，然後將這些特徵融合在一起，用於後續的分析和決策。如氣象預測，從氣象感測器的時間序列數據中提取溫度、濕度等特徵，從衛星圖像中提取雲層分佈等特徵，然後將這些特徵融合，用於天氣預測模型。
（3）層次化分析
在不同的層次上分別處理序列數據和非序列數據，然後將結果匯總。例如軍事態勢感知，在低層次上分析感測器的時間序列數據，獲取動態資訊；在高層次上分析衛星圖像和地理資訊，獲取靜態背景資訊，最後綜合這些資訊形成全面的態勢感知。在態勢感知中，序列數據和非序列數據都非常重要，序列數據幫助我們理解態勢的動態變化和趨勢。非序列數據提供環境的靜態特徵和背景資訊。通過將這兩種數據結合起來，可以實現更全面、更準確的態勢感知。這種綜合應用方式在交通管理、網路安全、軍事指揮等領域都有廣泛的應用。
三、如何使用數據與非數據進行反態勢感知
“反態勢感知”是對態勢感知過程的逆向分析或對抗性分析。如果要使用數據與非數據進行反態勢感知，可以從以下幾個方面入手：
1. 定義“反態勢感知”
反態勢感知可以理解為：
（1）逆向分析：從已知的態勢結果出發，回溯和分析導致該態勢的原因和過程。（2）對抗性分析：分析對手的態勢感知能力，找出其感知過程中的漏洞或弱點，並採取措施干擾或誤導對方的態勢感知。
2. 使用數據進行反態勢感知
（1）逆向數據分析
數據回溯從當前的態勢結果出發，分析歷史數據，找出關鍵事件和因素。在網路安全中，分析攻擊發生後的日誌數據，回溯攻擊路徑。因果關係分析是通過數據挖掘技術，找出導致當前態勢的關鍵因素，在交通擁堵分析中，通過時間序列數據找出擁堵的源頭。
（2）對抗性數據分析
數據偽裝為故意在數據中插入虛假資訊，誤導對方的態勢感知，在軍事偽裝中，通過虛假的雷達信號干擾敵方的態勢感知。數據干擾是通過雜訊或異常數據干擾對方的數據分析，在網路攻擊中，通過注入大量虛假流量，掩蓋真實的攻擊行為。
3. 使用非數據進行反態勢感知
（1）經驗與直覺
經驗判斷是利用專家的經驗和直覺，分析態勢感知過程中的漏洞，軍事指揮官可以根據經驗判斷敵方的戰術意圖。直覺分析是在數據不完整或不確定的情況下，依靠直覺進行逆向分析，在複雜環境中，現場人員可以根據直覺判斷潛在威脅。
（2）心理與行為分析
心理戰通過心理戰術干擾對方的態勢感知，在軍事對抗中，通過宣傳戰、心理戰影響敵方的決策。行為分析是通過分析對方的行為模式，找出其態勢感知的弱點。如在商業競爭中，分析競爭對手的行為習慣，制定針對性的策略。
4. 綜合應用數據與非數據進行反態勢感知
結合數據與經驗，即利用數據支持經驗判斷，同時依靠經驗彌補數據的不足，在網路安全中，結合日誌數據分析和安全專家的經驗，找出潛在的安全漏洞。多維度分析則是從數據和非數據兩個維度進行綜合分析，形成更全面的反態勢感知，在軍事對抗中，結合情報數據和心理戰手段，干擾敵方的態勢感知。動態調整是根據即時數據和現場回饋，動態調整反態勢感知策略，在交通管理中，根據即時交通數據和現場人員的回饋，調整交通疏導策略。
反態勢感知是一個複雜的過程，需要綜合運用數據和非數據因素。通過逆向數據分析和對抗性數據分析，可以找出態勢感知過程中的關鍵因素和漏洞；通過經驗判斷、心理戰和行為分析等非數據手段，可以干擾或誤導對方的態勢感知。最終，通過數據與非數據的結合，形成更全面、更有效的反態勢感知策略。