基于作战态势和改进CRITIC-TOPSIS的目标威胁评估模型

针对当前防空作战的目标威胁评估方法对于敌方目标间态势考虑不全、未能较好利用目标动态信息等问题，提出基于作战态势和改进的客观赋权法(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)的目标动态威胁评估模型。首先，在敌我态势指标体系的基础上，提出基于作战环理论的敌方目标间态势威胁指标体系。然后，使用改进的CRITIC确定权重，通过TOPSIS方法计算威胁度。最后，提出基于态势变化程度计算时间权重，通过态势因子加权得到最终评估结果。实验结果表明，基于作战态势和改进CRITIC-TOPSIS的目标威胁评估模型可以综合考虑敌我态势、敌方目标间态势和态势动态信息，对目标做出灵活全面的威胁评估。     

基于组合权法的建筑施工企业信息化水平的多层次灰色评价

结合国家信息化测评中心颁布的<企业信息化基本指标构成方案>,建立了建筑施工企业信息化效能评价指标体系,并运用灰色多层次综合评价法对该指标体系进行定量评价.在评价模型中,采用层次分析法和熵值法确定指标的组合权重,兼顾主客观赋权优点,提高评价结果的准确性,最后结合一个实例验证.     

基于差异驱动原理与均值关联度的动态多指标决策模型

针对现有的基于关联分析的动态多指标决策模型存在的不足,根据新信息优先原理,提出了基于矩阵范数的时序权重确定方法,并利用差异驱动原理,提出了指标权重的确定方法。在时序权重和指标权重确定的基础上,建立了基于方案均值关联度的动态多指标决策模型,并给出了该模型的计算步骤。通过对4种不同型号的武器装备系统的综合效能评估的实例分析,检验了文章所构造的动态多指标决策模型的有效性。     

航电系统体系贡献率权重演化动态综合评估

随着应用需求的发展,航电系统建设的体系特征日益明显,开展航电系统体系贡献率评估成为引导其迭代更新与优化设计的关键。针对专家知识随时间积累以及蜂群、协同等作战场景变化带来的指标体系权重演化问题,提出了一种适用于航电系统体系贡献率多阶段评估的动态综合方法。基于航电系统任务能力要素,构建了体系贡献率评估指标体系,并应用粒子群优化算法实现了有效评估阶段的时间加权。与传统静态单次评估、基于熵权法(entropy weight method, EWM)的动态评估以及逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的动态评比等对比,所提方法充分体现权重分配信息并统筹兼顾阶段时序差异,能够更准确地反映指标贡献权重和能力贡献分布等评估结果,从而为航电系统发展论证提供更可靠和更灵活的决策方法支持。     

基于混合VIKOR模型的建筑企业多项目优选分析

针对项目评价指标多属性的特点,论文基于一种折衷排序的多属性决策方法,构建了指标值为精确数、区间数、直觉模糊数的新混合VIKOR模型,并依据可靠性函数确定专家权重,直觉模糊数表示指标权重。结果表明,该模型可有效避免不同类型指标值向某一类型转化所造成的信息损失或扭曲,并能随企业目标变化动态确定指标权重,为企业多项目管理提供了一种新方式。     

基于特征选择验证的故障注入仿真可信度评估

针对故障注入仿真的数据复杂、细节特征多,导致单一指标可信度评估和专家目测评估方法难以得到准确的评估结果和评估专家按照AHP方法给出的是区间互补判断矩阵,导致可信度指标的权重难以确定的问题。提出了一种基于特征选择验证FSV(Feature Selection Validation)的多指标综合可信度评估模型,通过FSV方法计算可信度指标的定量或定性的可信度值;定义了区间数的模糊度和相离度,构建了多目标优化模型计算可信度指标的权重。实例证明了方法的可行性和有效性。     

基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于区间数TOPSIS法的评估方法。在分析了现有的目标威胁评估方法中距离威胁模型存在不足的基础上,提出了改进的距离威胁模型。给出了区间数特征向量法求解威胁指标权重的计算步骤,克服以往威胁指标权重确定方法的不足,建立了区间数TOPSIS法评估目标威胁的数学模型。给出了仿真算例,仿真结果表明该方法是合理和有效的。     

基于组合权重模糊可变模型的旱涝灾害评价

为了解决旱涝灾害的模糊不确定性问题, 克服以往旱涝灾害评价多采用主观方法确定各评价指标权重的诸多弊端, 采用基于主客观组合权重的模糊可变模型, 评价了旱涝灾害等级. 结果表明, 该模型采用可变模糊方法计算客观权重, 通过迭代使其满足预定的精度, 并在得出的客观权向量基础上利用层次分析法的主观权重予以调整, 实现了主客观权重的融合, 比单纯的主观权重更科学, 又通过权重组合下的模糊可变模型参数变换进行灾害评价, 得到了稳定而可靠的评价结果. 该成果对防灾减灾决策实践有一定参考价值和指导意义.     

基于信息熵的安全风险评估指标权重确定方法

权重反映了各个指标在＂指标集＂中的重要性程度。基于信息熵理论,给出了一种安全风险评估指标权重的确定方法。其基本思想是：首先建立信息系统安全风险评估的熵模型,定义隶属函数,通过意见采集和专家排序,形成专家意见隶属度矩阵,然后引入平均认识度和认识盲度的概念,剔除专家在排序阶段认识上隐含的不确定性,最后经过归一化处理,得到了指标集的权向量。基于信息熵的指标权重确定方法为确定安全风险评估指标权重提供了一种新方法。     

基于多属性效用的主战坦克武器系统作战能力评估

武器系统作战能力评估是数据结构复杂的多属性决策问题,具有重要的军事意义。针对武器系统作战能力评估时评估信息形式不统一、指标数据聚合困难以及不同性质指标无法对比分析等问题,提出了主客观相互嵌合的多属性效用评估方法,采用了基于心理活动规律的常数构造效用函数,建立了基于生产函数的指标效用聚合模型。首先,基于小组决策的方法,提出将距离优化模型与多专家评估权重有机结合,得到基于群体共识的有效指标权重。其次,考虑评估信息形式不统一、不同属性指标数据无法对比分析等问题,基于心理活动特点,构造了3类效用函数,将武器的各类数据信息统一转换为效用。最后,针对指标数据聚合困难的问题,基于生产函数的特点,建立了符合能力增长规律的效用聚合模型。案例分析表明:本方法能有效评估出主战坦克作战能力,且各指标数据均具有客观性和可对比性。最后分析了我国主战坦克能力增长途径,为装备改进以及新装备研制提供了参考。     

数据缺失状态下目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法

针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法。该方法通过AR(p)模型预测时间序列上的缺失目标数据,为综合各时刻数据进行威胁评估提供了基础数据信息;采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,全面考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,以此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例分析结果表明,AR(p)动态突变排序法适用于目标数据缺失时的威胁评估,更贴合实战,且不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,由于综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。     

基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模研究

超视距空战仿真中,计算机生成兵力(computer generated forces, CGF)实体态势评估行为是一种综合反映决策者主观偏好和决策信息客观排序结果的理性行为。为了解决CGF实体态势评估行为建模过程中作战信息的客观模糊性与指挥员的思维主观性相结合的问题,提出一种基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模方法。该方法以对超视距空战中CGF实体态势评估行为产生机制的分析为基础,以模糊多属性决策方法为工具,根据主客观综合赋权的多属性决策方法,计算出目标各威胁因素的权重,得出当前空战态势中各CGF实体的威胁排序结果,进而估计出目标可能的作战意图。实例验证表明,基于主客观综合赋权的CGF态势评估仿真方法能有效地模拟实际兵力的态势评估行为,提高超视距空战仿真中CGF实体行为决策的真实性。     

基于动态权重的信用评级

以已评级企业为依据,利用偏相关系数和Wald统计量遴选出一套最能代表企业信息的指标体系作为解释变量,以外部评级作为被解释变量,找出企业信息与其外部评级之间的动态权重映射关系;再将这种关系应用到未评级企业,从而评估未评级企业的信用等级。实证结果表明,动态权重模型在样本内外的评级准确度和可靠性均显著优于传统静态权重的OLS和有序Probit模型,新模型在样本外的平均误差仅为0.11,各评级档次犯第1类错误的概率比传统模型低20%。基于动态权重模型获得的新企业评级与原企业的外部评级具有可比性,可作为外部机构评级的合理补充,为市场提供更全面、及时的评级信息。     

考虑权重演化的装备重要度动态评估方法

针对传统装备重要度评估方法在解决动态评估方面的不足,提出一种考虑权重演化的装备重要度动态评估方法。基于多维关系复杂网络建立装备体系的结构模型,综合考虑各个装备之间的指控关系、空间关系和协同关系,将装备体系的变化转化为复杂网络的权重演化,并针对不同关系网络的特点,分析各个关系结构的权重演化过程,分别构建动态评估指标。最后,通过构建某营执行进攻作战任务的算例,验证了该方法的合理性和先进性。     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷,提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析,实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法,使得主客观权重值得到有效的平衡,完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析,完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上,将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中,使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明,该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标,使得评价结果更加符合实际情况,为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

基于云理论的C~4ISR系统作战效能评估应用与研究

针对C4ISR系统作效能评估的复杂性,借鉴云理论的原理,提出基于云理论的C4ISR系统作战效能评估模型。在描述云理论评估步骤和建立评价指标体系的基础上,通过求各指标的云模型表征及各指标参数的权重,用加权偏离度衡量系统与理想状态的偏离量,采用包含一维云发生器的改进型云模型实现了C4ISR系统作战效能评估。实例证明此方法能较好地融合主客观信息,有效的集成了模糊性和随机性,简单易行,可操作性强,为C4ISR系统作战效能评估提供了一种有效方法。     

一种基于正向云的自动目标识别效果评估方法

近年来随着自动目标识别(ATR)技术的快速发展,对于目标识别系统性能科学评估方法的研究越来越迫切.在总结已有方法的基础之上,针对基于模糊综合评判的评估方法中指标权重的难以合理量化,从而导致评估结果对权重数值敏感而不稳健这一瓶颈问题,引入了云理论中的正向云模型,实现了权重由定性到定量的不确定性转换.通过采用外场实测数据的仿真,验证了改进后的方法比传统的模糊综合评判方法具有更好的稳健性.     

基于组合赋权-TOPSIS模型的机场运行效率评价

为提高机场运行效率评价结果的科学性和全面性，提出了一种基于组合赋权-TOPSIS(technique for order performance by similarity to ideal solution)模型的机场运行效率评价方法。从机位运行效率、旅客登机效率、飞机滑行效率和协同效率4个维度出发，构建了由航班靠桥率、廊桥周转率、机位变更比例等11个指标组成的机场运行效率评价体系；利用G1法、熵权法分别计算评价指标主观和客观权重，以最小化主客观加权属性偏离程度为目标计算组合权重；使用TOPSIS计算待评价机场综合评价指数。利用该模型分析国内3类共8家机场的运行效率，可以得到各评价对象的运行效率等级和综合排名。结果表明：该模型能够有效探明影响机场运行效率的主要因素，具有一定的参考价值。     

基于标准差修正群组G1的组合赋权方法研究

旨在研究群组决策中的赋权问题.首先,对专家给出的不同排序进行一致性检验,淘汰未通过一致性检验的专家排序,其次,通过循环修正的思路统一通过一致性检验的不同专家给出的指标重要性排序,得到集成不同专家意见的一个理想排序;最后,计算评价指标的标准差,利用相邻指标的标准差大小确定两个指标的重要性之比,建立基于标准差修正群组G1组合赋权模型确定指标的组合权重.组合赋权模型解决了主客观组合赋权中主客观权重的分配问题,且保证了由该模型计算的组合权重既能反映出群组专家的意见,又能反映出指标的数据信息.     

基于直觉模糊TOPSIS和变权VIKOR的防空目标威胁综合评估

针对传统防空目标威胁评估中威胁因素考虑不全、定性指标量化不精确以及属性指标权重固定不变等方面的不足,在综合考虑目标静态和动态属性的基础上,提出了基于直觉模糊理想解逼近(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法和变...