[發明專利]一種變壓器電磁設計方案的云理想解評價方法有效
| 申請號: | 201610075459.7 | 申請日: | 2016-02-03 |
| 公開(公告)號: | CN105740635B | 公開(公告)日: | 2018-01-30 |
| 發明(設計)人: | 王永林 | 申請(專利權)人: | 中原工學院 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 鄭州優盾知識產權代理有限公司41125 | 代理人: | 張紹琳,栗改 |
| 地址: | 451191 河南省鄭*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 變壓器 電磁 設計方案 理想 評價 方法 | ||
1.一種變壓器電磁設計方案的云理想解評價方法,其特征是包括以下步驟 :
步驟1:篩選評價指標,收集、整理數據,構造云模型決策矩陣;
步驟2:根據云模型決策矩陣,生成確定化決策矩陣;
步驟3:確定各指標的云模型權重;
步驟4:根據云模型權重,生成確定化權重;
步驟5:確定正理想云和負理想云;
步驟6:計算各方案對正、負理想云的綜合確定度;
步驟7:計算各方案的貼近度;
步驟8:根據貼近度的大小,對待評方案進行排序,貼近度越大越優。
2.根據權利要求 1 所述的變壓器電磁設計方案的云理想解評價方法,其特征是:由云模型決策矩陣生成的確定化初始決策矩陣,具有模糊性和隨機性,貼近實際,且不需要規范化處理,不需要加權;由云模型權重生成的確定化權重,也具有模糊性和隨機性。
3.根據權利要求 1 所述的變壓器電磁設計方案的云理想解評價方法,其特征是:采用云模型決策矩陣生成確定化初始評價矩陣和采用云模型權重生成確定化權重時,所生成的精確值,其對應的確定度應大于某個確定度閾值δ,0<δ<1;δ越大,生成的精確值確定度越高,評價結果一致性越高;直接生成的確定化權重要進行歸一化處理。
4.根據權利要求 1 所述的變壓器電磁設計方案的云理想解評價方法,其特征是:構造云模型決策矩陣和云模型權重,根據掌握的先驗知識采用專家經驗法和數值計算法;專家經驗法是根據專家經驗確定云模型權重的數字特征;對于數值計算法,有兩種:一種是逆向隸屬云發生器,對于每一個方案的每一個指標都需要大量的數據;一種是獲得期望值;根據相鄰云之間的相對位置關系,提出一種已知期望求取熵和超熵的方法,已知權重期望W=[w1,w2,w3,…,wn],步驟如下:
1)先將W從小到大排序,得到Ws=[ws1,ws2,ws3,…,wsn],W和Ws的元素有確定的對應關系,如果有重復的權重,則剔除掉;
2)Ws的云數字特征計算方法如下:
wsEx(1) = ws1,wsEn(1) =Min(|ws1-0|,| ws2-ws1|)/3, wsHe(1)= wsEn(1)/C1
wsEx(n) = wsn,wsEn(n) = |wsn-wsn-1|/3, wsHe(n)= wsEn(n)/Cn
wsEx(i) = wsi,wsEn(i) =Min(|wsi+1-wsi |,| wsi-wsi-1|)/3,wsHe(i)= wsEn(i)/Ci
wsEx(i)、wsEn(i)和wsHe(i)分別是Ws第i個元素的期望、熵和超熵;Ci為遠大于1的常數,i=1,2,…,n;可知,各權重分量之間,大小關系逆序的概率很低;
3 )由W和Ws的元素對應關系獲得權重W的云模型,并恢復1)中剔除的權重。
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G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





