基于主客观权重集成的训练评估方法

针对装备维修仿真训练中指标主观赋权法成绩评估的局限性,在评估中指标综合权重集成了主观权重和客观权重。分别采用层次分析法计算指标主观权重,熵值法计算客观权值,按最优化模型将主观权值和客观权值集成为综合权值。这种方法考虑了每个评估指标成绩差异性所携带的训练水平信息,从而改进了传统指标主观赋权评估方法。通过实践证明,基于该方法训练评估结果有更高的可信度。     

基于AHP-CRITIC组合赋权的VIKOR空战威胁评估

针对在设置空战威胁评估指标权重时,无法完全体现威胁评估数据的客观性以及主观赋权方法对确定权值所带来的主观影响等问题,提出了一种运用AHP方法与CRITIC方法相结合的赋权方法.通过利用AHP方法综合专家对指标权重的判断,再根据CRITIC方法确定客观数据间的联系,实现对威胁评估指标的组合赋权;然后利用VIKOR方法,通...     

网络雷达对抗系统侦察效能评估模型研究

针对传统模糊层次分析法中决策者的主观判断、偏好等因素可能对网络雷达对抗系统侦察效能的评估产生影响,采用模糊数、熵与层次分析相结合的方法克服传统模糊层次分析中的主观判断误差,同时应用粗糙集理论确定指标的客观权重,并与传统主观权重加权成为组合权重,克服权重确定的主观误差,建立了基于熵和组合权重的模糊层次分析的网络雷达对抗系统侦察效能评估模型。实例分析表明,该模型在一定动态范围内均有效。     

舰艇编队超视距反导威胁评估指标主观权重确定

针对舰艇编队超视距反导威胁评估指标主观权重确定问题,建立威胁评估指标体系。分别针对决策者给出的语言型、效用值型、序关系值型、模糊互补判断矩阵型、互反判断矩阵型以及区间数型指标权重信息建立了指标权重确定的最优化模型,将主观指标权重确定问题建模为多目标约束优化问题,在得出各种类型权重信息矩阵的规范化系数的基础上采用线性加权的方法将其变为单目标约束优化问题,并给出了指标主观权重解。仿真结果显示,该方法能够直接集结决策者给出的多种类型的指标权重确定信息,且能够准确地得到舰艇编队超视距反导威胁评估主观权重,计算量小、易于进行工程推广,能够为舰艇编队超视距反导作战辅助决策系统设计提供一定的理论支持。     

基于AHP熵权法的信息化厂商评价模型及应用

针对信息化厂商综合评价中各指标的模糊性和不确定性,将信息论中的熵值理论应用于信息化厂商综合评价中,建立了信息化厂商综合评价指标体系。为了合理地确定信息化厂商综合评价的指标权重,可将权重结构分为主观指标权重和客观指标权重,分别采用层次分析法和熵权法确定各指标权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重,从而建立信息化厂商的熵组合权重评价模型。该模型既可结合专家主观经验法,又可挖掘指标样本值的客观信息差异。应用A公司信息化厂商的实际数据测算结果验证了信息化厂商指标体系及其熵组合权重评价模型的有效性和实用性。     

改进的雷达信号识别效能评估方法

针对以往雷达信号识别效能评估方法中评估指标选取模糊、指标权重设置单一、评估排序不合理的问题,提出了基于IAHP-Entropy-I2TOPSIS模型改进的雷达信号识别效能评估方法。其主要思路是基于识别率测试结果建立树状评估指标体系;采用IAHP和Entropy分别确定主观指标权重和客观指标权重,并通过线性组合方法确定综合权重;运用区间型多属性决策的夹角度量法改进区间TOPSIS得到I2TOPSIS并依此进行评估排序。最后通过实例仿真,验证了所提方法的有效性。     

基于熵权的信息系统运行质量评价模型及应用

针对信息系统运行质量评价中各指标的模糊性和不确定性,将信息论中的熵值理论应用于信息系统运行质量评价中,建立了信息系统运行质量评价指标体系。为合理地确定信息系统运行质量评价的指标权重,可将权重结构分为主观指标权重和客观指标权重,分别采用层次分析法和熵权法确定各指标权重,再用最小相对信息熵原理把它们综合为组合权重,从而建立信息系统运行质量的熵组合权重评价模型。该模型既可结合专家主观经验法,又可挖掘指标样本值的客观信息差异。应用供电公司信息系统实际数据测算结果验证了信息系统运行质量指标体系及其熵组合权重评价模型的有效性和实用性。     

综合粗糙集和修正熵权的数据融合系统性能评估模型

分析了数据融合系统的内在特点,建立了数据融合系统性能评估的综合评估指标体系,提出了一种基于粗糙集和修正熵权的多层次综合评估模型。采用粗糙集理论对指标数据进行属性约减,消除冗余指标,计算属性权重,并对二级指标熵权进行修正;利用层次分析法计算主观权重对一级指标熵权进行修正。实例验证表明,该方法有效可行,提高了评估结果的客观性与可信性,为数据融合系统的开发、论证和实际使用提供了科学的理论决策依据。     

合成分队目标综合排序方法研究

综合分析目标的各项属性并进行排序,是合成分队辅助决策的核心问题。针对传统目标排序方法的不足,提出了一种改进层次分析法与熵权法相结合的模糊综合排序方法。在充分借鉴以往评判指标的基础上,将目标的心理价值纳入评估指标体系,提升了评估的全面性;在评估指标权重计算过程中,使用改进层次分析法与熵权法相结合的方法,综合考虑专家打分的主观与客观特性,提升了权值求解的合理性;基于评估指标及权值,采用一种多层次模糊评判算法进行目标综合排序。采用上述方法,对想定中的8个重要目标进行排序,结果表明:所提方法得出的排序结果符合指挥员认知,提高了决策的科学性和有效性。     

基于证据理论的住宅规划灰色综合评价方法

针对住宅规划评价指标均属于定性指标,提出了基于证据理论的住宅规划灰色综合评价方法。首先,应用序关系分析法确定评价指标的主观权重系数,其次采用灰色评价方法确定住宅规划关于不同灰类的灰色评估系数,最后采用证据理论将多位专家关于住宅规划的灰色评估系数进行集结,降低了评价结果的主观性。实验结果表明,该方法能够有效地对住宅规划进行评价,评价结果与实际情况相符。     

基于动态赋权的网络性能综合评价研究

为解决网络性能综合评价中"定权"难以描述指标值变化对权值影响的问题,提出了一种"定权+变权"的动态赋权方法,扩展了基于指标相关性权值计算方法的应用范围,针对性能指标值是否超出阈值分别采用CRITIC法(基于相关系数的标准差法)和激励型变权计算指标权值,最后将基于定权和基于动态赋权的综合评价结果进行了比较分析.实验结果表明,动态赋权方法能够更准确地反映出指标值变化对指标权值以及网络性能的影响程度,从而使评价结果更加趋于合理.     

基于改进PCNN的压缩感知域图像融合

() （）基金项目：。摘要：提出了一种压缩感知域基于改进PCNN的图像融合算法。根据压缩采样得到待融合图像的压缩观测值,建立改进PCNN模型,即利用压缩观测值的物理意义对PCNN中连接系数,加权矩阵和特征参数进行自适应设定。并将压缩观测值作为改进PCNN神经元输入获取点火映射图作为融合算子,对源图像观测值融合后进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法克服现有压缩感知图像融合算法细节丢失的缺陷,主客观评价优于现有压缩感知图像融合算法。     

基于视觉加权处理的SAR干扰效果评估

传统SAR图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生.鉴于此,提出了一种新的评估方法.该方法将对比度敏感度作为主客观评价的链接纽带,利用小波变换与人类视觉系统多通道特性相匹配的特点,对目标图像进行多级小波分解,由分解后的各小波分量提取各频段相应的传统评估指标,然后将其与各频段加权系数进行非线性合并,并以此作为综合评价的度量指标.仿真实验结果表明,新方法较之传统评估手段明显更具优势,不仅能够反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,提升了整套评估系统的效率和准确率.     

用未确知有理数确定指标主观权重方法研究

指标权重的合理确定对多指标综合评价至关重要。为了进一步提高指标主观赋权的科学性和合理性,文章提出了应用未确知有理数确定评价指标主观权重的新方法,阐述了其基本思想和求解步骤。应用实例表明,该指标主观赋权法计算简单,结论可靠,具有一定的实际应用价值。     

粗糙集理论在学生综合评价中的应用研究

高中学生综合素质评价是一项复杂的工作,是一类带有大量不确定因素的半结构化或非结构化问题。为了改善现有的指标体系约简方法和属性权重确定方法的不足,提出了一种基于粗糙集理论的学生素质综合评价方法,该方法采用基于信息量的属性约简启发式算法,实现了评价指标的筛选,从而优化了指标体系;并基于约简指标的重要度信息确定权重,减少人为主观因素对评价结果的影响。通过例子分析,验证了该方法的可行性和实用性。     

利用主客观集成赋权法的多目标威胁评估

在利用逼近于理想解的排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)进行多目标威胁评估时,针对如何获取合理的目标威胁评估因子的权重比,提出了一种主客观集成赋权方法。该方法首先利用主观赋权法和客观赋权法获取两组权重值;然后,通过构造多目标规划模型,将两组权重值进行综合处理,得到更合理的权重值。仿真结果表明,相较于主观赋权法和客观赋权法,所提方法计算出的威胁评估因子的权重值,在用TOPSIS法计算目标威胁评估时,能够得到更加合理、有效的评估结果。     

基于可信度量的网络组件性能评估方法

针对新型网络及其服务构建中所涉及的网络组件选择问题,以可信评估思想为指导,通过多属性决策建模,提出一种网络组件性能评估方法。首先,针对网络应用环境的灵活多变特征,设计了一种按需驱动的可信指标树动态构建策略。其次,利用模糊层次分析法减小主观权重计算的不确定性,并将主客观权重相结合以提高赋权操作的公平性。最后,在评估决策阶段,综合运用指标数据效用转换、可信属性向量构造和向量间的相对近似度计算等策略得到评估结果。通过对软件定义网络控制器的实际案例分析,验证了所提评估方法的合理性及有效性。     

基于改进Vague集的弹道导弹突防阶段电子防御效能评估

为解决弹道导弹突防阶段电子防御能力影响因素复杂、不确定性强、评估难的特点,提出了一种基于改进Vague集的弹道导弹突防阶段电子防御效能评估方法。首先,依据弹道导弹突防阶段面临电子对抗威胁主要特点建立效能评估指标体系;其次,在传统Vague集中引入集值迭代法、熵值法相结合的混合赋权方法,建立弹道导弹突防阶段效能评估模型;最后,通过样本数据进行算例分析。分析结果表明,该模型具有合理性与可行性,在效能的综合评价上更加客观、准确。     

基于小波分析的图像稀疏保真度评价

该文针对传统的图像质量评价方法无法有效模拟人类视觉系统(HVS)存在的不足,提出基于小波分析的加权稀疏保真度(Weighting Sparse Fidelity, WSF)图像评价算法。算法以模拟人类视觉系统的神经网络为切入点,对图像进行一阶小波分解得到4个不同方向的子带图像,然后将子带图像分成88大小的图像块,采用快速独立分量分析(FastICA)的方法对各个图像块进行训练并提取图像特征检测矩阵,根据特征检测矩阵计算各子带图像块的稀疏特征值并建立稀疏保真度质量评价模型。在此基础上,根据细节信息的不同对低频子带图像进行区间划分并设置视觉权重,使之更加接近人眼的主观视觉。实验中对LIVE库中所有图像进行算法验证,其结果表明,所提方法能很好地对各种失真类型的图像进行评价。基于小波分析的稀疏保真度评价算法能够有效模拟人类视觉系统的多频特性和视觉皮层感知机制,弥补现有图像质量评价方法在此方面的不足。