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        多層次灰色評價法在軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量評價中的應(yīng)用①

        2017-05-17 10:00:23畢于慧劉茂林31008部隊北京100091
        計算機系統(tǒng)應(yīng)用 2017年4期
        關(guān)鍵詞:灰類灰色軍事

        張 權(quán), 畢于慧, 劉茂林(31008部隊, 北京 100091)

        多層次灰色評價法在軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量評價中的應(yīng)用①

        張 權(quán), 畢于慧, 劉茂林
        (31008部隊, 北京 100091)

        數(shù)據(jù)質(zhì)量評價是軍事數(shù)據(jù)建設(shè)中的重要環(huán)節(jié), 為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量評價的科學(xué)性和合理性, 本文針對軍事數(shù)據(jù)自身的特點, 構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系, 采用多層次灰色評價法構(gòu)建綜合評價模型對多個部門上報的數(shù)據(jù)進行評價, 通過實驗表明, 該方法的評價結(jié)果客觀合理有效, 對于提高軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的科學(xué)水平具有重要意義.

        軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量; 多層次灰色評價; 指標(biāo)體系; 權(quán)重

        近年來, 隨著軍隊信息系統(tǒng)建設(shè)的深入發(fā)展, 軍事數(shù)據(jù)越來越成為一種重要的戰(zhàn)略資源. 軍事數(shù)據(jù)是軍事信息的載體, 包括軍事指揮、軍事教育、軍事衛(wèi)生、編制員額、戰(zhàn)爭潛力、國防動員、軍事歷史等各類數(shù)據(jù), 是數(shù)據(jù)的一個重要領(lǐng)域. 沒有好用、管用的軍事數(shù)據(jù), 各類信息系統(tǒng)不可能產(chǎn)生良好的軍事效益,所以數(shù)據(jù)質(zhì)量是軍事數(shù)據(jù)建設(shè)過程中的生命線, 而制定一套全面、系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系, 采用科學(xué)有效的方法準確而客觀地評價數(shù)據(jù)質(zhì)量, 則是有效指導(dǎo)軍事數(shù)據(jù)建設(shè)的重要前提. 但是, 軍事數(shù)據(jù)含有大量非數(shù)值型的數(shù)據(jù)項, 例如指揮員簡歷、部隊駐地等, 對這些數(shù)據(jù)進行定性評價時, 無法完全排除人為因素帶來的偏差, 導(dǎo)致了軍事數(shù)據(jù)評價過程的“灰色”特性. 目前,國內(nèi)外有關(guān)數(shù)據(jù)評價的方法可以分為定性描述法、定量方法、定性與定量結(jié)合法. 其中, 定性與定量結(jié)合法集定性、定量兩種方法之長, 比較適用于復(fù)雜性系統(tǒng),常用的有層次分析法、模糊綜合評價法和多層次灰色評價法. 多層次灰色評價法融合了層次分析法和灰色評價法的優(yōu)點, 相比模糊評價具有更高的辨別能力且操作簡單. 文獻[2]和文獻[3]中分別使用了層次分析法和改進的模糊綜合評價法, 但都沒有考慮主觀因素在評價過程中造成的影響, 導(dǎo)致評估結(jié)果的精確度和有效性相對欠缺. 因此本文研究了如何利用多層次灰色評價法構(gòu)建綜合評價模型對軍事數(shù)據(jù)進行質(zhì)量評價,為數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)管部門提供合理的評價依據(jù), 進一步提高軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的科學(xué)性.

        1 軍事數(shù)據(jù)評價指標(biāo)體系建立

        建立一套有效的評價指標(biāo)體系是正確評價軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ), 影響軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素很多而且復(fù)雜, 對其評價涉及到很多方面, 在評價時只能選取有限的主要指標(biāo)來分析, 評價指標(biāo)的選取既要能夠全面地反映數(shù)據(jù)的客觀真實情況, 又要具有一定的合理性和可操作性. 本文根據(jù)實踐過程中常用的評價因素,建立多層次的評價指標(biāo)體系, 具體的評價指標(biāo)體系如圖1所示. 其中, 時效性根據(jù)數(shù)據(jù)上報和更新時間進行評價, 完整性和有效性根據(jù)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)填寫情況進行評價, 準確性根據(jù)對一些特定數(shù)據(jù)內(nèi)容的檢查情況進行評價. 軍事數(shù)據(jù)對準確性有著極高的要求, 因為任何一個錯誤都可能在戰(zhàn)時造成嚴重后果, 所以設(shè)計了一些數(shù)據(jù)項專門用來驗證數(shù)據(jù)是否準確.

        圖1 軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系

        2 多層次灰色評價原理

        多層次灰色評價法, 基于系統(tǒng)工程的思想, 針對影響評價結(jié)果的因素多, 難以量化, 評價過程中由于評價者的知識水平、認識能力和個人偏好等因素帶來的偏差等“灰色”特性, 在評價過程中, 利用已有的白化信息最大程度地綜合考慮每一個樣本數(shù)據(jù)對最終評價結(jié)果的影響, 從而減少人為誤差, 所得結(jié)論在理論上更符合被評對象的本原屬性. 當(dāng)評價對象的指標(biāo)分為不同層次時, 需要采用多層次綜合評價模型.

        以二層灰色綜合評價為例, 說明其評價過程, 如圖2所示. 評價過程首先根據(jù)評價樣本和評價灰類確定評價權(quán)向量, 形成第一級評價矩陣, 第二級指標(biāo)評價在第一級指標(biāo)評價的基礎(chǔ)上進行, 一級評價矩陣與該層上對應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重相乘得到二級評價矩陣, 二級評價矩陣與該層對應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重相乘得到最后的綜合評價結(jié)果. 整個多層次灰色評價過程中關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是指標(biāo)權(quán)重和評價權(quán)向量的確定.

        圖2 二級灰色綜合評價過程

        多層灰色評價基本步驟包括以下5個方面:

        (1) 確定各層次評價指標(biāo)的權(quán)重. 不同的評價指標(biāo)對目標(biāo)的重要程度是不同的, 即權(quán)重不同, 常用層次分析法來確定權(quán)重.

        (2) 構(gòu)建評價樣本矩陣. 組織不同的專家對評價對象按照一定的評分等級標(biāo)準進行打分, 根據(jù)評價者的評價結(jié)果得到樣本評價矩陣.

        (3) 確定評價灰類. 評價灰類的確定是選取一定的灰類的白化權(quán)函數(shù)來描述評價對象的灰類灰數(shù).

        (4) 確定灰色評價權(quán)向量及矩陣. 計算不同層級評價指標(biāo)的灰色評價系數(shù), 形成不同層級的評價矩陣.

        (5) 綜合評價. 對由步驟(4)形成的評價矩陣作綜合評價, 按“灰水平”進行賦值, 依據(jù)最大接近原則判定評價對象的評價等級.

        3 軍事數(shù)據(jù)多層次灰色評價應(yīng)用

        本文以某部門上報的軍事數(shù)據(jù)為評價對象, 建立多層次灰色評價模型, 進行綜合評價, 具體評價步驟如下.

        3.1 確定評價指標(biāo)的權(quán)重

        評價指標(biāo)U1j(j=1,2)的權(quán)重向量A1=(a11,a12)=(0.875,0.125);

        評價指標(biāo)U2j(j=1,2,3)的權(quán)重向量A2=(a21,a22,a23)=(0.429,0.429,0.142);

        評價指標(biāo)U3j(j=1,2,3)的權(quán)重向量A3=(a31,a32,a33)=(0.618,0.297,0.085);

        評價指標(biāo)U4j(j=1,2,3)的權(quán)重向量A4=(a41,a42,a43)=(0.400,0.400,0.200).

        3.2 確定評價樣本矩陣

        為了更好的量化評價指標(biāo), 將軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量的各項指標(biāo)劃分為“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”四個等級, 并相應(yīng)量化為5、4、3、2四個值. 評價指標(biāo)的評分等級標(biāo)準設(shè)定如表1所示.

        表1 軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)評分等級標(biāo)準表

        組織5位專家對某部門上報軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量按評分等級標(biāo)準進行打分, 根據(jù)打分結(jié)果, 求得受評對象的樣本矩陣D.

        3.3 確定評價灰類

        確定評價灰類就是確定評價灰類的等級數(shù), 灰類的灰數(shù)以及灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù). 本研究設(shè)定評價灰色類為4類, 分別為優(yōu)、良、中、差, 用序號e來表示, e=1,2,3,4. 其相應(yīng)的灰類白化權(quán)函數(shù)表示如下:

        3.4 計算灰色評價系數(shù)

        設(shè)評價指標(biāo)Uij的第s個指標(biāo)屬于第e個評價灰類的灰色評價系數(shù)記為則:

        圖3 各灰類函數(shù)示意圖

        對評價指標(biāo)Uij,第s個指標(biāo)屬于各個評價灰類的總灰色評價系數(shù)記為xs, 則

        ij

        對于評價指標(biāo)11U, 被評價對象屬于第1灰類的灰色評價系數(shù)為:

        對于評價指標(biāo)11U, 各個評價灰類的總灰色評價系數(shù)為:

        同理, 可計算其他指標(biāo)的灰色評價數(shù).

        3.5 計算灰色評價權(quán)向量及權(quán)矩陣

        評價指標(biāo)ijU屬于第e個灰類的灰色評價權(quán)記為ijer,則:

        評價指標(biāo)U11對于各個灰類的灰色評價權(quán)向量r11為:

        指標(biāo)Uij對于各評價灰類的灰色評價權(quán)矩陣記為Ri,則

        3.6 綜合評價

        對受評對象的指標(biāo)iU作綜合評價, 其評價結(jié)果記為iB, 則:

        對受評對象的指標(biāo)U作綜合評價, 其評價結(jié)果記為C

        如上所述, C即為受評對象的綜合灰色評價, 為了使結(jié)果單值化, 對綜合評價指標(biāo)作量化處理, 各評價灰類的等值化向量為M=[5,4,3,2], 將所得的各灰類按“灰水平”賦值結(jié)果記為Z, 則:

        與評分標(biāo)準比對可知, 該受評部門上報的軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量為“優(yōu)”. 同理, 可以評價出其他部門的數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況.

        4 結(jié)語

        為了對軍事數(shù)據(jù)有一個全面、客觀和科學(xué)的認識,本文嘗試利用多層次灰色評價法對軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量進行了評價, 該方法采用定性和定量相結(jié)合, 將評價指標(biāo)之間的相關(guān)性進行灰色處理, 較好的解決指標(biāo)之間的不確定性和關(guān)聯(lián)性, 減少了主觀因素的影響, 能夠較為準確地反映數(shù)據(jù)的真實情況, 通過對多個部門數(shù)據(jù)質(zhì)量的評價, 驗證了這一方法的科學(xué)有效性, 為軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量評價提供了較為準確的理論和方法依據(jù), 具有良好的應(yīng)用價值.

        1 林平,劉永輝,陳大勇.軍事數(shù)據(jù)工程基本問題分析.軍事運籌與系統(tǒng)工程,2012,26(1):14–17.

        2 高起蛟,嚴鳳斌,池斌.層次分析法(AHP)在數(shù)據(jù)質(zhì)量評估中的應(yīng)用.信息技術(shù),2011,3:168–173.

        3 楊槐,宮研生.作戰(zhàn)數(shù)據(jù)在指揮決策中的作用評估方法研究.兵工自動化,2012,31(6):25–27.

        4 楊棟樞,楊德勝.基于熵權(quán)和層次分析法的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估研究.現(xiàn)代電子技術(shù),2013,36(22):39–42.

        5 張紅亮,王軍玲,羅強一.軍事數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查方法研究與實現(xiàn).現(xiàn)代軍事通信,2012,20(3):50–54.

        6 潘昶,李可津.靶場實時數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法研究.戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù),2012,(4):44–47.

        7 官亦兵,侯銀濤,羅永健.軍事信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管控研究.西安通信學(xué)院學(xué)報,2012,(11):4–7.

        Application of Multilevel Grey Evaluation Method in the Military Data Quality Evaluation

        ZHANG Quan, BI Yu-Hui, LIU Mao-Lin (No.31008 Unit of PLA, Beijing 100091, China)

        Data quality evaluation is very important for military data construction. To improve the science and rationality of the military data quality evaluation, a data quality evaluation index system is constructed according to the feature of military data in the paper, and then an evaluation comprehensive model is constructed with multilevel grey evaluation method to estimate the data of several departments. The evaluation test shows that the results of the proposed method is reasonable and effective, and have great significance to enhance the scientific level of the management of military data quality.

        military data quality; multilevel grey evaluation method; index system; weight

        國家自然科學(xué)基金(61301159)

        2016-07-12;收到修改稿時間:2016-08-22

        10.15888/j.cnki.csa.005689

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