[发明专利]系统功能模块配置评价方法在审

专利信息
申请号: 201810034186.0 申请日: 2018-01-15
公开(公告)号: CN108170587A 公开(公告)日: 2018-06-15
发明(设计)人: 毛保全;白向华;杨雨迎;徐振辉;韩小平;吴东亚;辛学敏;郑博文;朱锐;李俊;冯帅;李程;王之千;张天意;宋瑞亮;李晓刚;兰图 申请(专利权)人: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
主分类号: G06F11/34 分类号: G06F11/34
代理公司: 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 代理人: 袁孜
地址: 100072 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种系统功能模块配置评价方法,涉及系统功能模块配置技术领域。本发明将层次分析法和模糊综合评价法进行有机的结合,即首先通过层次分析法确定准则层和各指标权重,然后用多层次模糊综合评价法对遥控武器站进行综合评价。其中,模糊综合评价是在层次分析法的基础上进行的,两者相辅相成,共同提高了遥控武器站功能模块配置方案评价的可靠性与有效性。 1
搜索关键词: 系统功能模块 层次分析法 遥控武器站 综合评价法 综合评价 模糊 配置 方案评价 模块配置 指标权重 准则层
【主权项】:
1.一种系统功能模块配置评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一、层次分析法确定指标权重:

1)建立层次结构模型

在层次结构模型下,问题被分解为若干元素,这些元素又按照其具体属性分为若干组,从而形成不同的层次,其中,最高层即为最终目标或要解决的问题,中间层为时间预定目标所涉及的中间环节,最低层表示解决问题的措施和政策,即方案,同一层次的元素对下一层次的相关元素起支配作用,同时又受上层元素的支配;

2)对指标体系其中一个层次m项指标之间的相对重要性大小进行两两比较与判断,形成判断矩阵A:

其中aij(i,j=1,2,…,n)代表两个指标比较的相对重要度,采用九级标度法对其赋值,n为整数;

3)一致性检验;设判断矩阵A的最大特征根为λmax,其相应的特征向量为W,解判断矩阵A的特征根问题:

AW=λmaxW      (2)

所得W经归一化后,即为同一层次相应元素对于上一层一因素相对重要性的权重向量;

计算一致性指标CI:

当判断矩阵具有完全一致性时,CI=0,CI越大,说明矩阵的一致性越差,为了检验判断矩阵的一致性,将CI与平均随机一致性指标RI进行比较;

对于一阶、二阶判断矩阵,RI只是形式上的,由判断矩阵的定义可知,一阶、二阶判断矩阵总是完全一致的,当阶数大于2时,判断矩阵的一致性指标CI,与同阶平均随机一致性的指标RI的比值,记为CR,当CR=CI/RI<0.10时,判断矩阵具有满意RI的一致性,否则需要调整判断矩阵的元素取值;

4)层次总排序及一致性检验

利用同一层次中所有层次单排序的结果,计算针对上一层次而言本层次所有因素重要性的权值,这就是层次总排序,层次总排序从上到下逐层顺序进行,对于最高层下面的第二层,其层次单排序即为层次总排序,若上一层次A含有m个因素A1,A2,…,Am,其组合权值为a1,a2,…,am,下一层次B包含n个因素B1,B2,…,Bn,它们对因素Aj的相对权值分别为b1j,b2j,…,bnj,当Bi与Aj无关时,bij=0,从而得到B层因素的总排序;

从上到下逐层进行层次总排序的一致性检验,CI为层次总排序一致性指标;RI为层次总排序平均随机一致性指标;CR为层次总排序随机一致性比例,其中:

式中CIj为与aj对应的B层次中判断矩阵的一致性指标;

式中RIj为与aj对应的B层次中判断矩阵的平均随机一致性指标;

层次总排序随机一致性比例CR=CI/RI;

当CR<0.10,认为判断矩阵具有较为满意的一致性,特征向量ω=(ω12,…,ωn)即为所要确定的各因素的权重;如果CR≥0.10,则说明判断矩阵没有较好的一致性,结束;

步骤二、确定评价系统指标隶属度

确定模糊综合评判三个基本要素:

(1)单因素集U={U1,U2,U3,…,Un};

(2)评价集V={V1,V2,V3,…,Vm},m为整数;

(3)单因素评判矩阵:R=(rij)n×m

U是由影响评判对象的各个因素所组成的集合,表示为:

U={U1,U2,U3,…,Un}

其中因素Ui(i=1,2,3,…,n)是若干影响因素,对评价指标体系进行分层,经低层次评判得到的下一层次综合评判向量继续参与上一层次的评判,因而,在每一层次的评判中,该层次中的各指标集合即为当前的评判集U;

评价集是由对评判对象可能作出的评判结果所组成的集合,其中元素Vi(i=1,2,3,…,m)是若干可能做出的评判结果,模糊综合评判的目的在于通过对评判对象综合考虑所有的影响因素,能够从评价集V中获得一个最佳的评判结果;

采用百分制定量评价,将遥控武器站性能评价等级V分为五个等级;

V={V1,V2,V3,V4,V5}={1,2,3,4,5}

其中的1,2,3,4,5为等级高低的量度,确定各评价等级对应的评语及相应赋分值得到评价尺度表;

将评价指标分为定性和定量两种类型,对于定量评价指标,利用模糊控制中的隶属函数的确定方法进行,具体做法是:对于每一评价指标首先由不同的语言变量对其优劣程度进行模糊化评判,把输入量视为语言变量,语言变量的档次因指标而异,语言变量的隶属度函数以连续函数的形式出现,或以离散的量化等级形式出现,由此以各档次语言变量为列,以五个评价等级为行,从而构造得出隶属度模糊子集表;<

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