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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学

摘要：本发明涉及装备试验与鉴定技术领域，公开了一种基于模糊Borda序值综合不同评估方法，包括作战效能评估指标体系及评估方法，基于模糊Borda序值的动态综合评估方法，基于模糊Borda序值动态综合评估的关键模型，关键模型是：斯皮尔曼等级相关系数的事前检验模型，基于模糊Borda序值的动态综合评估模型，斯皮尔曼等级相关系数的事后检验模型。本发明是针对不同装备作战效能评估方法所导致的评估结论不一致性问题提出来的，既可以对任务阶段的多种装备作战效能进行评估和排序，又可以对任务全过程的多种装备作战效能进行评估和排序，有效解决多种装备作战效能评估结论非一致性问题，并且其应用的方向具有多样。

主权项：1.一种基于模糊Borda序值的装备作战效能动态综合评估方法，其特征是：包括以下步骤：1作战效能评估指标体系及评估方法，装备作战效能评估是指将装备置于作战对抗环境中，对其完成规定的一系列作战任务有效程度进行度量的过程，其中两个关键性的工作是建立评估指标体系和相关的指标数据聚合算法即评估模型；1.1作战效能评估指标体系的建立，首要的工作就是构建作战效能评估指标体系，基于任务阶段和作战能力的分解特性，也为了评估工作的简便性，构建层次性作战效能评估指标体系，采用装备的功能或性能指标、任务能力指标从下至上概括反映装备在整个作战过程中的作战效能的行为表现，作战效能指标从上至下通过任务能力、功能或性能指标在任务时间维度上的属性或行为表现值进行衡量，假设装备的整个作战过程分解为t1,t2,…,tM任务阶段，共有P个同类型装备需要进行作战效能的评估与比较，作战效能指标下层第qq＝1,2,…,p个任务能力指标分解为N个下属功能或性能指标此时对于第jj＝1,2,…,M个任务阶段下第qq＝1,2,…,p个任务能力指标，假设第mm＝1,2,…,P个装备第ii＝1,2,…,N个功能或性能指标的属性或行为表现值描述为则有第j任务阶段第q个任务能力下所有装备的功能或性能表现矩阵为 该矩阵表达了具体任务阶段，即阶段j具体任务能力，即任务能力q下的评估指标值，每一行对应于一个装备的全部功能或性能指标表现值，每一列对应于一个功能或性能指标的所有装备表现值，基于该矩阵，构建装备作战效能评估多阶段多能力数据剖面的属性或行为表现超矩阵为 1.2作战效能评估模型的选择，装备作战效能评估的实质就是衡量装备执行规定作战任务所具备作战能力与完成规定作战任务所需作战能力之间的接近程度和相似程度，衡量接近程度采用距离尺度：加权综合平均模型、逼近于理想解的综合模型、模糊综合评判模型、ADC方法；衡量相似程度采用相关系数尺度：灰色关联方法、各种聚类模型，加权综合平均模型、逼近于理想解的综合模型和灰色关联方法；一加权综合平均模型，加权综合平均模型，包括基于加法加权综合、乘法加权综合、加法乘法加权综合方法、以及增益型线性加权综合方法；加法加权综合方法是系统评估方法，其综合评估指标值的表达式为 式中aij为评估对象i关于指标aj的单指标评估值，wj为指标aj的权重，于是根据Wi的值的大小对评估对象就那些排序，或根据Wi的散布特征和聚类特征对评估对象进行分类，该方法中各指标的评估值以线性地相互补偿，即一个指标的评估值比较低而其他指标的评估值比较高，则综合评估指标值仍然比较高；提高任一指标的评估值，都提高综合评估指标值；乘法加权综合方法的综合指标表达式为 式中aij为第i个评估对象的第j个指标值，wj为第j个指标的权重，式中当各个wj＝1时该方法就成为功效系数法，加权平均法乘法规则要求各个指标的评估值尽可能取得最高水平，才能使综合评估指标值取得较高值；只要某个指标的评估值非常小，则不论其他指标的评估值取多高，综合评估指标值都将迅速接近于零，因此该方法强调各个指标的评估值的协调性，适用于各个指标间具有明显关联关系的情况；加法乘法加权综合方法是对加法加权综合方法和乘法加权综合方法进行组合，其综合评估值的表达式为 式中w1j、w2j分别是指标aj的加法权重和乘法权重，d为加法加权综合方法的权重；增益型线性加权综合方法是对单指标评估值大于其平均值时给以增益，而对小于平均值时给以折损，其综合评估值的表达式为 式中aij为第i个评估对象的第j个指标值，wj为第j个指标的权重，uaij为连续、分段可微的不减函数，它把aij的变化区间[0,1]变换到区间[0,s]，且有s＞1、u0＝0、u0.5＜0.5、u1＝s；二逼近于理想解的综合模型，对于标准化评估矩阵F， 首先计算其正、负理想解分别为 然后计算各评估对象与正理想解和负理想解的欧氏距离分别为 最后计算各评估对象相对贴近度，依据该值大小对作战效能进行排序， 三灰色关联方法，对于标准化评估矩阵F，确定其参考序列首先计算第mm＝1,2,…,P个装备第i个指标元素与参考序列差值的绝对值为 其次确定极大距离环境参数和极小距离环境参数分别记为 然后基于邓氏关联度的基本思想计算第m个装备第i个指标元素的灰色关联系数为 式中ξ∈0,1为分辨系数，取ξ＝0.5，最后继续计算第m个装备与参考序列的灰色关联度为 依据灰色关联度的值即可对作战效能进行排序；2基于模糊Borda序值的动态综合评估方法，针对n个装备的作战效能评估，首先需要依据构建评估指标体系及评估数据矩阵，选择2至4种不同评估机理的代表性评估方法，分别对各个装备进行作战效能评估，然后需要对不同评估结论进行统计分析，以检验不同评估方法的一致性，采用基于等级相关系数的非参数统计方法来检验不同评估方法评估结果的密切程度，及模糊Borda法对不同的作战效能评估结果进行综合；最后就是检验模糊Borda法综合评估结论与不同评估方法评估结论的一致性，这个过程称为事后检验；采用斯皮尔曼等级相关系数检验模糊Borda法综合评估结论与不同评估方法评估结论的密切程度，依据不同综合方法的平均斯皮尔曼等级相关系数选择最优的综合方法；3基于模糊Borda序值动态综合评估的关键模型，对装备作战效能进行基于模糊Borda序值的动态综合评估，其模型和算法包括指标体系构建与评估数据描述、不同的评估模型与算法、不同的评估方法的事前检验模型、基于模糊Borda序值的动态综合评估模型、综合评估结论与不同评估结论的事后检验模型；3.1斯皮尔曼等级相关系数的事前检验模型，采用斯皮尔曼等级相关系数检验法对不同评估方法进行事前检验方法是，首先将不同评估方法的评估结论转化为排序矩阵，假设用m种评估方法对n个装备作战效能进行评估，所得评估结论的排序矩阵 式中yiji＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m表示第i个装备作战效能在第j种评估方法下的评估排序值，1≤yij≤n；其次计算第j1、j2两种评估方法排序结果的斯皮尔曼等级相关系数，依据斯皮尔曼等级相关系数判断这两种评估方法的评估结论是否具有一致性，两种排序结果的斯皮尔曼等级相关系数的计算公式为 给定显著性水平α，查出临界值ρα，当时，则认为显著性水平α下两种评估方法的排序结果关系密切；当矩阵S中任意两种评估方法评估结论都具有一致性时，则判定所有评估方法评估结论都具有一致性；3.2基于模糊Borda序值的动态综合评估模型，模糊Borda法在组合时考虑两个因素：一个是各种方法得分差异的因素，另一个是排序中位次因素，基于模糊Borda法的作战效能动态综合评估的步骤如下：步骤一，计算隶属度，设用第jj＝1,2,…,m种方法对n个评估对象tkk＝1,2,…,N时刻进行评估，得到第ii＝1,2,…,n个评估对象综合评估值为yijtki＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m；k＝1,2,…,N，则其隶属度为 vijtk是tkk＝1,2,…,N时刻第ii＝1,2,…,n个评估对象在第jj＝1,2,…,m种方法下属于“优”的隶属度，vijtk越接近于1越好；步骤二，计算模糊频率，令fihtk为tkk＝1,2,…,N时刻第ii＝1,2,…,n个评估对象排在第h位的模糊频数，即 式中描述第ii＝1,2,…,n个评估对象在第jj＝1,2,…,m种方法下是否排在第h位的状态，若第i个评估对象在第j种方法下是否排在第h位，则有否则则有模糊频率为 Wihtk反映了得分差异因素；步骤三，将评估对象所排位次转换成位次得分，为拉开得分差距，定义 式中Qhi为第i个评估对象在优序关系中排在第h位的得分；步骤四，计算模糊Borda数；令Bi为第i个评估对象的模糊Borda数得分，其计算模型为 式中为第i个评估对象在第j种方法下排在第h位的得分，按得分Bi重新排序；得分Bi大者作战效能为优，小者作战效能为劣；3.3斯皮尔曼等级相关系数的事后检验模型，对于动态综合评估方法的事后检验，检验综合评估排序结论与原始评估排序结论之间的密切程度；另外，当有多种综合评估方法时，凭之选择最优的综合评估方法，其中对综合评估方法的事后检验继续采用斯皮尔曼等级相关系数检验方法。

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百度查询： 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于模糊Borda序值的装备作战效能动态综合评估方法