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面向网状作战效能评估指标体系的置信规本发明提供了一种面向网状作战效能评估指标体系的置信规则库构建方法,设定评估等纵向影响关系和同层指标之间的横向影响关系本发明结合证据推理方法和DEMATEL方法实现适用于网状作战效能评估指标体系的置信规则库2qqqq3采用DEMATEL方法确定下层指标的横将置信规则、相对权重和横向影响权重进行结合,生成面向A表示上层指标A的评价等级的个数;θq表示第q条置信规则在置信规则库i表示第i个前提属性Ui的横向影响权重;通过构建可有效反映上下层指标之间的纵向影响关系和同层指标之间的横向影响关2.根据权利要求1所述的面向网状作战效能评估指标体系的置信规则库构建方法,其式(1)所示影响关系矩阵进行表示:设定作战效能指标A的评估等级为各等级的参考值分别为设定第i个下层指标Ui的评估等级为D;,Df,…,D⃞,…,D"},各等级的参考值分别为标Ui第k个评估等级对应的参考值;Mi表示第i个下层指标Ui的评估等级的个数,k=1,2,…,Mi;3.根据权利要求1所述的面向网状作战效能评估指标体系的置信规则库构建方法,其4通过专家打分法共得到P个专家打分信息,第p个专家打分信息表示为xp={[xp,1,表示第p个专家打分信息中对下层指标的打分数值集合,xp,i表示第p个专家打分信息中对第i个下层指标Ui的打分数值;xp,A表示第p个专家打分信息中对作战效能根据式(2)将下层指标的打分数值转化为置信打分信息中第i个下层指标Ui的打分数值对其第第p个专家打分信息中第i个下层指标Ui的打分数值xp,i转化为置p,i表示第p个专家打分信息中第i个下层指标Ui的打分数值xp,i转化得到的置信p,A表示第p个专家打分信息中作战效能指标A的打分数值xp,A转化得到的置信度结构信息;表示第p个专家打分信息中作战效能指标A的打分数值对其第j个评估等级的置信度。4.根据权利要求1所述的面向网状作战效能评估指标体系的置信规则库构建方法,其其中,表示第p个专家打分信息中第i个下层指标Ui的置信度结构信息Xp,i中置信度的置信度;pp5家打分信息中第i个下层指标Ui的置信度结构信息Xp,i中置信度最大的评估等级对应的参5.根据权利要求1所述的面向网状作战效能评估指标体系的置信规则库构建方法,其qq6.根据权利要求1所述的面向网状作战效能评估指标体系的置信规则库构建方法,其67[0002]置信规则库(BeliefRuleBase,BRB)是由英国曼彻斯特大学杨剑波等人在模糊规则的基础上,结合证据理论提出的一种知识表达方法(YangJB,LiuJ,WangJ,etal.Beliefrule_baseinferencemethodologyusingtheevidentialreasoningApproach_RIMER[J].IEEETransactionsonSystems,Man&Cybernetics:PartA,2006,36间除了存在上下层指标之间的纵向影响关系,还存在同层指标之间存在的横向影响关系,8qqqq[0035]其中,Rq表示置信规则库中[0036]通过构建可有效反映上下层指标之间的纵向影响关系和同层指标之间的横向影9[0037]所述步骤1中,在作战效能评估指标体系中,作战效能指标A与下层指标集合Uxx,(1)[0040]设定作战效能指标A的评估等级为各等级的参考值分别为[0041]设定第i个下层指标Ui的评估等级为D;,Df,…,D⃞,…,D"},各等级的参考值分别为标Ui第k个评估等级对应的参考值;Mi表示第i个下层指标Ui的评估等级的个数,k=1,2,…,Mi;其中,表示第p个专家打分信息中对下层指标的打分数值集合,xp,i表示第p个专家打分信息中对第i个下层指标Ui的打分数p,A表示第p个专家打分信息中对作战效能指标A的打分数值;专家打分信息中第i个下层指标Ui的打分数[0048]第p个专家打分信息中第i个下层指标Ui的打分数值xp,i转化为置信度结构后表示p个专家打分信息中第i个下层指标Ui的打分数值xp,i转化得到的p个专家打分信息中作战效能指标A的打分数值xp,A转化得到的置信度结构信息;表示第p个专家打分信息中作战效能指标A的打分数值对其第j个评估pp个专家打分信息中第i个下层指标Ui的置信度结构信息Xp,i中置信度最大的评估等级对应的参考值,将其定义为第p条初始规则的第i个[0065]其中,表示第q条置信规则中作战效能指标A的第j个评估等级n:的置信度;γq,t表示第q组第t条初始规则的相似度;表示第q组第t条初始规则中作战效能指标Aqq[0068]其中,Rq表示置信规则库中q,i表示第q条置信规则中第i个下层指标Ui对应的参考w,(14)[0083]本发明的有益效果在于针对决策评估领域中现有的置信规则库构建方法存在只的横向影响关系,结合证据推理方法和DEMATEL方法实现适用于网状作战效能评估指标体[0102]根据式(5),将表2中置信度结构表示的专家打分信息转化为初始规则,如表3所[0110]根据式(8)计算得到第1、2、4条初始规则的相似度分别为0.6006、
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