权重信息不完全的仿真可信度指标聚合方法

针对专家偏好信息为残缺区间判断矩阵的仿真可信度评估问题,提出了一种新的指标聚合方法。首先,给出了区间数直径和偏离度的定义。然后,根据专家所给的残缺区间判断矩阵计算出专家的客观权重,再利用凸组合将专家主观权重与客观权重集结为专家综合权重。接着,结合专家综合权重建立了一个确定指标权重的非线性优化模型,进而提出了一种权重信息不完全时的指标聚合方法。最后,通过实例验证了方法的合理性与有效性。     

基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法

针对基于传统模糊综合评判的仿真可信度评估过程中专家根据个人偏好或期望确定权重、模糊合成运算选择不合理等引起的评估结果不准确等问题,提出了一种基于改进模糊综合评判的仿真可信度评估方法。针对树型评估指标体系,利用模糊综合评判矩阵,基于最小隶属度加权平均偏差确定评估指标体系中各层指标的权重;在模糊合成运算环节,利用隶属度加权平均偏差,获取综合评价向量,进而得到仿真可信度评估结果;应用于某半实物仿真系统可信度评估中,计算结果验证了该方法的合理性和可行性。     

基于曲率距离的制导系统动态仿真可信度评估

制导系统仿真动态输出结果的可信性,直接影响基于仿真的决策,因此动态仿真可信度评估是建模与仿真VV&A重要内容之一.研究制导系统动态仿真结果可信度评估方法,根据动态仿真结果对系统仿真精度的影响将动态仿真结果划分为关键时间区域和非关键时间区域,引入自适应权函数计算权重,利用飞行数据允许误差计算数值相似度,利用曲率距离计算形状相似度,基于多属性指标评价理论计算综合可信度,用于制导系统动态仿真结果可信度分析和评估,并以某仿真系统试验数据分析为例,给出了具体应用,证明了新方法的有效性.     

基于多元联系数集对分析的航空维修风险态势评估

为提高航空维修风险评估的有效性,引入多元联系数集对分析理论,将评估系统中的确定与不确定因素作为一个整体进行处理。在考虑专家权重的基础上,运用不确定层次分析法确定各评估指标的权重区间,并通过三元联系数的联系度表达式将权重区间转化为权重精确值。对三元联系数的不确定项进行拓展得到五元联系数表达式,以此为基础建立风险的同异反评估模型。根据由该模型计算出的集对势结果对系统风险态势进行评判,并利用各阶偏联系数对风险发展趋势进行分析,实现静态和动态评估的有效结合。以某航空公司维修基地为实例,计算和分析结果表明了该方法在系统风险评估及趋势分析中的可行性与有效性。     

权重信息不完全的区间型武器装备体系能力评估方法

针对武器装备体系能力指标的不确定性特征,采用区间数对指标值进行描述。在指标权重信息不完全情况下,采用TOPS IS法将权重求解转化为二次规划问题。依据区间型多属性决策方法,借鉴能力指标聚合的与门、或门模型,提出了一种求解区间型武器装备体系能力评估问题的可行方法。     

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。     

#br# 基于区间直觉模糊集的空战训练命中评估群决策

为解决空战训练命中评估中存在的评估语言不一致、专家权重未知、多专家集结等群决策问题,提出了仿真模拟、区间直觉模糊集、群决策相结合的方法。利用仿真模拟构建四元命中评估指标集,集合专家经验,建立群决策模型,利用区间直觉模糊集和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法实现专家经验汇总与集结,利用模糊熵原理衡量专家评估结论的模糊度,获取专家权重,最终实现空战训练命中评估。在Matlab M文件中实现了评估模块的封装,并将处理后的数据输出到Excel表格中。结合实际空战训练数据进行验证,此方法可有效解决空战训练命中评估的群决策问题。     

基于AHP的指控装备信息网络仿真可信度评估

仿真模型的可信度评估,是仿真领域研究的一个热点问题.同样,对于指控装备信息网络仿真的可信度评估是建立指控装备信息网络模型,并依托模型进行仿真实验的重要环节之一.在分析指控装备信息网络的体系结构基础上,构建了指控装备信息网络的半实物仿真模型,给出了仿真可信度评估的指标集,并应用层次分析法计算出了指标集备因素的权重,然后,在提出正、负理想比较标准基础上,建立了仿真可信度评估的灰色模型,并对仿真可信度进行综合评估分析.最后,通过举例分析证实了所提出方法的可行性和有效性.     

基于区间灰关联度的多传感器目标识别方法

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出了一种新的不确定性融合方法.该方法定义区间灰关联系数,通过熵权得到各目标类型的灰关联度,给出目标识别算法.克服了属性权重选取的主观性,提高目标识别结果的可信度,计算简单,易于计算机上实现.仿真实例验证了算法的有效性和实用性.     

基于云模型和证据理论的装备管理绩效评价

针对部队装备管理绩效影响因素复杂,评价过程具有模糊性、不确定性等特点,提出了基于云模型和改进证据理论的装备管理绩效评价方法。首先,构建了装备管理绩效评价指标体系,采用组合赋权法确定指标权重;然后,借助云模型对评语信息进行建模,构造基本概率分配函数,再引入Jousselme距离,通过计算证据可信度和可靠度得到证据的复合权重,以此作为权重系数对证据源进行修正;最后,采用改进的证据融合规则进行各指标基本概率分配融合,得到综合评价结果。通过实例分析验证了指标体系的科学性和算法的有效性,为部队装备管理绩效评价提供了参考。     

复杂仿真系统重用模型可信度评估方法

在资源高度共享的今天,模型重用可增强仿真应用的灵活性和可扩展性,是复杂仿真系统构建的必然选择。然而,评估多模型组合仿真下的可信性是模型能否实现有效重用的基本问题。针对面向实物和面向数值解算两个不同应用环境的仿真模型重用,提出基于偏差传播的仿真重用模型可信度评估方法,详细介绍了各自建模方式及评估方法。以无人机复杂仿真系统为例,通过与经典可信度评估方法对比,说明了该方法可降低在重用模型可信度方面的评估难度,验证了方法的可行性。     

数字孪生体可信度评估过程及指标研究

随着数字孪生技术应用领域的扩展,为满足数字孪生体可信度要求和推动数字孪生体可信度评估工作,对数字孪生体可信度评估过程和指标进行了研究。分析了数字孪生体的开发过程,给出了基于IDEF0(integrated computer aided manufacturing-definition method)的柔性多层级数字孪生体可信度评估过程模型构建方法。提出了过程—阶段—活动层(P-S-A)和活动—元素—特性层(A-E-F)两类指标体系,分别辅助解决缺陷回溯问题和复杂对象评估问题,并给出了指标体系范例。     

基于区间数群决策矩阵的专家权重确定方法及其算法实现

针对专家偏好信息为区间数群决策矩阵的多属性群决策问题,提出了一种专家权重确定方法并利用自适应迭代算法实现。首先,给出了区间数和专家群决策矩阵的定义。然后,使用加权几何系数法计算专家综合权重,并通过比较专家个体与专家群体决策矩阵的偏差距离计算出专家的客观权重,经过多次迭代后得到稳定的专家客观权重与专家综合权重。最后,实例验证了该算法的可行性与有效性。     

三参数区间数调和平均算子及决策应用

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题,提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(C OWHA)算子,定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CP OWHA)算子,并将该算子进行了拓展,提出了加权调和CP OWHA(WHCP OWHA)算子、有序加权调和CP OWHA(OWHCP OWHA)算子和组合的CP OWHA(CCP OWHA)算子。进一步证明了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子均为CCP OWHA算子的特例。CCP OWHA算子同时推广了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子,CCP OWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度,而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCP OWHA算子和CCP OWHA算子,提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法有效。     

融合新型偏好度模型和改进累积前景理论的决策方法

针对决策问题的不确定性和复杂性以及属性权重和专家权重未知等特征,提出一种融合新型偏好度模型和改进累积前景理论的决策方法。首先,定义群决策问题的基本框架,将属性值和心理参考点改进为区间值;其次,根据区间心理参考点的二维几何表示定义新型偏好度模型,由此确定属性权重和专家权重;再次,聚合专家意见,考虑专家心理行为,由属性值和区间心理参考点的位置关系,得到收益值和损失值的计算公式,进而确定各方案的总前景值及排序关系;最后,通过案例分析和方法对比验证该方法的有效性、可行性和实用性。     

基于区间二元语义的动态灰色关联群决策方法及应用

With respect to the problem that index value is ofter given in the form of interval linguistic assessment information in the dynamic multiple attribute group decision making, a novel dynamic grey incidence group decision making methodology based on interval two tuple linguistic information is proposed. Firstly, the algorithms and properties of the interval two tuple linguistic information are used to aggregate the information evaluation matrix. Secondly, the positive and negative ideal schemes for each time period are designed in order to deal with the problem that the expert weights and time weights are known, while index weights are unknown, so that the multi objective programming model with the minimum deviation of the grey incidence degree between each scheme and the positive ideal scheme for each stage is built to determine the index weights. Thirdly, the grey incidence each stage degree with interval two tuple linguistic information between each scheme and the positive and negative ideal scheme for each stage is calculated to establish the optimization model of the optimal membership degree for scheme, so that the expressions form of the optimal membership degree for scheme is determined to solve the optimal membership degree for scheme. Finally, an example validates the feasibility and effectiveness of the novel model. The results show that the proposed method can more precisely deal with the language information and avoid information distortion and loss based on the previous method of processing the language.     

无人战斗机态势评估变精度粗集决策方法

为了解决在态势评估中一般粗糙集决策方法仅对规则进行提取而不完成规则匹配的问题,提出了基于加权相似性度量的无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）态势评估的变精度粗集决策方法。建立了UCAV态势评估决策信息系统模型,基于正确分类率β的确定原则,给出了β值的确定方法,在该β值下从决策模型中提取出了决策规则。提出了基于互信息度的属性相对重要度计算方法,并依据相对重要度给出了属性的客观权重,结合专家经验形成了属性的综合权重。提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与决策信息系统中所有对象的相似程度给出决策结果,完成对该对象作战意图的预测。结果表明,该方法有利于UCAV对对象作战意图的预测和判断。     

基于模糊聚类和专家评分机制的无人机多层次模块划分方法

本文基于初步划分-综合评价-精准划分的多层次递进模块划分架构, 为模块化无人机设计中模块划分提供可信、有效的方法。以提升模块划分结果的可信度为目标, 在模块划分指标评价中引入基于专家信度的评分机制, 形成了基于模糊聚类和专家评分机制的多层次模块划分方法。以一次性、可重复使用无人机为例, 采用本文提出的模块划分方法, 进行零部件聚类并形成模块划分方案。由模块划分结果可知, 本文模块划分方法可对不同模式的无人机获得符合其使用特点、可信的模块划分方案, 进而验证了方法的合理性和有效性。