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        一種基于多維云模型的武器系統(tǒng)效能評估方法

        2013-06-28 03:04:20劉九洲王景生王永江
        艦船電子對抗 2013年2期
        關(guān)鍵詞:正態(tài)逆向樣本

        劉九洲,王景生,王永江,王 健

        (解放軍93325部隊,沈陽110141)

        0 引 言

        武器系統(tǒng)的效能評估有很多種方法,但很多方法存在主觀性和隨意性大的缺點,云模型能很好地克服這一缺點。云模型最早是由李德毅院士提出的[1],主要為了實現(xiàn)定性概念和定量數(shù)值之間的相互轉(zhuǎn)換。

        目前,有許多基于云模型的效能評估方法[2-3],隨著云模型研究的深入,其應(yīng)用也逐漸從一維云模型向多維發(fā)展。文獻[4]和[5]都采用了多維云模型的算法進行系統(tǒng)評估,并通過實例得到了驗證,具有一定的典型性。文獻[5]中,用隸屬度與概化云模型相乘獲得樣本屬性云,由于隸屬度具有一定的不確定性,因此會導(dǎo)致評價結(jié)果也帶有一定的不確定性。本文采用逆向云發(fā)生器算法獲得樣本屬性云模型,避免了評價結(jié)果的不確定性,對評估方法進行了一定的補充。

        本文首先從一維正態(tài)云模型到多維云模型進行概述,然后概述了當(dāng)前的逆向云發(fā)生器算法,給出了本文評估方法的步驟,最后通過實例驗證了方法的可行性。

        1 云理論概述

        云的3個數(shù)字特征分別是期望(Ex)、熵(En)和超熵(He)。

        期望(Ex)是論域的中心值,是最能代表這個定性概念的點;熵(En)表示一個定性概念可被度量的范圍,熵越大概念越宏觀;超熵(He)是熵的熵,用來表示熵的不確定性,它表示樣本出現(xiàn)的隨機性[6]。

        1.1 正態(tài)云模型

        由于正態(tài)云模型具有普適性[7],因此本文重點以正態(tài)云模型的探討為主,其它類型云模型暫不考慮。正態(tài)云是最重要的云模型,正態(tài)云理論建立在正態(tài)分布的普遍性與正態(tài)隸屬函數(shù)普遍性的基礎(chǔ)上。它的期望曲線是一個正態(tài)型曲線,定義y=exp[-(x-Ex)2/2(En)2]為正態(tài)云 (X,Y)的期望曲線[8]。圖1為一個正態(tài)云模型C(Ex,En,He),其期望為20,熵為3,超熵為0.3。

        圖1 正態(tài)云模型示意圖

        1.2 多維正態(tài)云模型

        將一維云模型推廣至多維云模型,以此來反映多維定性概念。設(shè)U 是一個m 維論域U = {x1,x2,…,xm},T 是U 上的定性概念,U 中元素 (x1,x2,…,xm)對于T的隸屬度μ是一個具有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù),即:

        設(shè)論域各維互不相關(guān),則m維正態(tài)云可由3m個數(shù)字特征量來描述:(Ex1,En1,He1,Ex2,En2,He2,…,Exm,Enm,Hem)。其中Ex1,Ex2,…,Exm為期望,En1,En2,…,Enm為熵,He1,He2,…,Hem為超熵。多維正態(tài)云的數(shù)學(xué)期望曲面SM方程為:

        2 逆向云發(fā)生器算法

        指標(biāo)近似法和逆向云發(fā)生器算法是確定云模型參數(shù)的兩種主要算法[9]。由于指標(biāo)近似法獲得云模型比較籠統(tǒng),因此本文采用逆向云發(fā)生器算法確定云模型。其算法如下[10]:

        輸入:n個云滴xi(1≤i≤n)

        輸出:云的3個數(shù)字特征(Ex,En,He)

        運算步驟:

        (1)通過云滴xi計算樣本均值

        (2)計算樣本方差

        (3)計算云滴的熵和超熵

        3 云模型相似度判斷方法

        當(dāng)前,一維云模型的相似度判斷方法很多,比較有影響力的有文獻[11]、[12]等。而針對多維云模型的相似度判定方法比較少見,為了降低運算復(fù)雜程度,本文同樣采用了文獻[13]中的相似度計算方法。

        計算xj屬性云與各評判云的相似度,檢索其中的最大值,則其對應(yīng)的評語即為評價結(jié)果。同時,根據(jù)該值還可進行相同評語下不同樣本的評價結(jié)果排序。

        4 評估方法步驟

        4.1 確定指標(biāo)體系與屬性概化

        首先,要明確武器系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系,并遵循相應(yīng)的建立準(zhǔn)則,這是評估的前提。

        其次,屬性概化。文獻[5]提出了屬性概化的概念,即確定各級評語的概念云模型??梢葬槍γ總€屬性,建立專家意見及數(shù)據(jù)庫,根據(jù)逆向云發(fā)生器算法,確定概念云模型。

        4.2 屬性云模型的計算

        根據(jù)本文第2節(jié)的方法,采用逆向云發(fā)生器算法,計算屬性云模型。

        文獻[5]中,采用樣本值輸入概化云模型中,計算隸屬度,并檢索最大值的方式獲得樣本的屬性云模型。而隸屬度具有一定的不確定性,不同時刻均有不同的值,因此,會造成評估結(jié)果也具有不確定性。本文沒有采用。

        4.3 相似度判定

        根據(jù)相似度的判斷方法,給出最終的評估結(jié)果。整個評估方法的步驟,如圖2所示。

        圖2 評估方法步驟

        5 實例應(yīng)用

        為了證明方法的可行性,對某型C4ISR系統(tǒng)評估,數(shù)據(jù)來源主要參考文獻[14]。以“指揮決策綜合狀況”指標(biāo)為例,其下層指標(biāo)如圖3所示。

        圖3 指揮決策綜合狀況指標(biāo)體系

        將各個指標(biāo)的評語集劃分為5個等級評判標(biāo)準(zhǔn),評語集記為:V= {好、較好、一般、較差、差 }。

        根據(jù)專家意見及數(shù)據(jù)庫資料,將各屬性概化。以“決心方案質(zhì)量”為例,其概化云模型如圖4所示。

        樣本各屬性對應(yīng)的概化云模型期望值如表1所示。

        圖4 “決心方案質(zhì)量”概化云模型

        表1 樣本屬性云模型期望值

        “指揮決策綜合狀況”下層3個指標(biāo)的指標(biāo)決策如表2所示。

        表2 指標(biāo)決策表

        根據(jù)本文第2節(jié)所述的逆向云發(fā)生器算法,可得3個指標(biāo)的屬性云模型可分別表示為:C1(9.83,0.670,0.170);C2(0.75,0.050,0.049);C3(0.60,0.075,0.020)。

        按照式(6)計算相似度,計算結(jié)果如表3所示。

        表3 相似度判定結(jié)果

        以上計算結(jié)果表明,樣本的屬性云與“較好”的相似度最大,所以評價結(jié)果為“較好”。為了更加直觀的觀測最終的評價結(jié)果,本文以“決心方案質(zhì)量”和“指揮決策綜合狀況”為例,用三維云模型表示,如圖5所示。

        圖5 評價結(jié)果三維圖形表示

        從圖5可以看出,屬性云模型位于評語“好”和“較好”之間,這與最終相似度判定結(jié)果基本一致,符合預(yù)期。

        6 結(jié)論與展望

        本文將逆向云發(fā)生器算法引入多維云的武器系統(tǒng)效能評估中,證明了方法的可行性,同時避開了隸屬度計算過程中的不確定性的影響,科學(xué)合理地反映了武器系統(tǒng)的真實效能,為多維云模型的繼續(xù)廣泛和深入的應(yīng)用提供了一定的參考。

        今后基于多維云模型的研究主要有兩個方向:一是多維云模型相似的判定方法,目前相關(guān)的研究并不多見;二是多維云模型如何對復(fù)雜指標(biāo)體系的運算,例如從底層指標(biāo)向上聚合的方法等,都可作為下一步研究的重點。

        [1]李德毅,孟海軍,史雪梅.隸屬云和隸屬云發(fā)生器[J].計算機研究和發(fā)展,1995,32(6):16-21.

        [2]焦利明,于偉,羅均平,等.云重心評判法的C4ISR系統(tǒng)生存能力評估[J].火力與指揮控制,2007,32(5):102-105.

        [3]王聰,江光杰.通信系統(tǒng)性能仿真評估算法的研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2004,16(3):390-396.

        [4]張國英,沙云,劉旭紅.高維云模型及其在多屬性評價中的應(yīng)用[J].北京理工大學(xué)學(xué)報,2004,24(12):1065-1069.

        [5]郭戎瀟,夏靖波,董淑福,等.一種基于多維云模型的多屬性綜合評價方法[J].計算機科學(xué),2010,37(11):75-77.

        [6]葉瓊,李紹穩(wěn),張友華,等.云模型及應(yīng)用綜述[J].計算機工程與設(shè)計,2011,32(12):4198-4201.

        [7]李德毅,劉常昱.論正態(tài)云模型的普適性[J].中國工程科學(xué),2004,6(8):30-32.

        [8]邸凱昌.空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003.

        [9]吳靜,李剛,鄧堃.基于云模型和DS證據(jù)推理的防空信息戰(zhàn)系統(tǒng)效能評估[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2007,35(6):12-17.

        [10]劉常昱,馮芒,戴曉軍,等.基于云X信息的逆向云新算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2004,16(11):2417-2420.

        [11]李海林,郭崇慧,邱望仁.正態(tài)云模型相似程度的計算方法[J].電子學(xué)報,2011,39(11):2561-2567.

        [12]張勇,趙東寧,李德毅.相似云及其度量分析方法[J].信息與控制,2004,33(2):129-132.

        [13]胡石元,李德仁,劉耀林.基于云模型和關(guān)聯(lián)度分析法的土地評價因素權(quán)重挖掘[J].武漢大學(xué)學(xué)報,2006,31(5):423-427.

        [14]羅佳,薛青,張國輝,等.基于云理論的C4ISR系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評估應(yīng)用與研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2012,24(1):212-215.

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