[發明專利]基于五種能力的嵌入式系統性能評價方法

有效

• 申請號: 201610130317.6
• 申請日: 2016-03-08
• 公開（公告）號: CN105740126B
• 公開（公告）日: 2018-05-22
• 發明（設計）人: 朱怡安;羅殊彥;曾誠;張黎翔
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06F11/34
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

1.一種基于五種能力的嵌入式系統性能評價方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一、構建指標體系；設U代表評價指標ui所組成的集合，ui代表下一層評價指標uij所組成的子集合，評價者l為p個，評價灰類e為g個，dijp為各個指標的評分值，則具體的評價流程如下：

確立評價樣本矩陣D，計算方法如公式(1)所示；

根據評價樣本矩陣D把評價灰類等級值進行向量化得到其評分向量C，計算方法為公式(2)所示；式中，di為標準化后的指標評分；

C＝(d1,d2,…,dg) (2)

評價者l對評價指標uij的灰色評價數記為Xije，其計算方法如公式(3)所示；

根據Xije，最終計算出各評價灰類的總灰色評價數Xij，其計算方法如公式(4)所示；

所有評價者就評價指標uij，對受評對象主張第e個灰類的灰色評價權，記為rije，其計算方法如公式(5)所示；

綜合ui所屬指標uij對于評價灰類的灰色評價權向量，計算得到受評者對指標ui的灰色評價權矩陣Ri，其計算方法如公式(6)所示；

對ui進行次級指標的綜合評價，對受評者綜合狀況分類的描述按照最大原則確定受評者所屬灰類等級，對ui評價結果記為Bi，其計算方法如公式(7)所示；

Bi＝AiRi＝(bi1,bi2,…,big) (7)

由公式(1)-(7)的評價結果Bi得出受評者U所屬指標ui對于各評價灰類的灰色評價權矩陣B，其計算方法如公式(8)所示；

最后計算出受評者的綜合評價結果B，其計算方法如公式(9)所示；

則綜合評價值Z為：

Z＝BCT*100 (10)

步驟二、智能控制能力綜合評價；

根據各指標的測試方法計算出智能控制能力所有的底層指標的分值；

對于那些不是[0,1]范圍的測試結果需要進行歸一化，方法如公式(11)所示；

式中，u為該項指標的歸一化得分；n為測試項理論集合中包含的數值；n1為測試項的實際集合中包含的數值；na為新增加的測試項集合中包含的數值；

根據底層指標分值及其權重系數計算二級指標的最終評分Pi，計算方法如公式(12)所示；

式中，m為三級指標的數量；ui為三級指標項所對應的分值；wi為三級指標項所對應的權重值；

計算嵌入式系統各子系統的最終智能水平LIQ，計算方法如公式(13)所示；由于對不同類型的嵌入式系統關注點不同，因此為每個計算機都設置了相應的權值；

式中，m為一級指標的個數，在本模型中，m的取值是8；Qn為該一級指標的得分；wn為權值；

步驟三、互聯互通能力綜合評價；

建立指標矩陣并進行歸一化處理；建立指標矩陣如公式(14)所示；

R＝(rij)m*n i＝1，2，…，m；j＝1，2，…n (14)

式中，rij為第i個樣本的第j項指標；m為樣本數；n為指標數，本模型中指標數為5；為消除指標單位和量級的差異，對指標進行歸一化處理，處理方法如公式(15)所示；

處理后得到新的無量綱指標矩陣，如公式(16)所示；

X＝(xij)m*n (16)

確定各指標權重；

采用熵權法對指標進行賦權；第j項指標的熵權計算方法如公式(17)所示；

其中，ηj計算方法如公式(18)所示，hij計算方法如公式(19)所示；

求得指標權重向量W，如公式(20)所示；

W＝(ω1,ω2,...,ωn)T (20)

計算加權標準化矩陣；

將歸一化處理后的指標矩陣與相應的指標權重相乘，得到加權標準化矩陣如公式(21)所示；

Y＝(yij)m*n＝(ωjxij)m*n (21)

確定正理想解和負理想解；

正理想解由正向指標的最大值和負向指標的最小值構成，負理想解由負向指標的最大值和正向指標的最小值構成，計算方法分別如公式(22)、公式(23)所示；

其中，j+為正向指標，指標值越大越優；j-為負向指標，指標值越小越優；

計算樣本到正理想解和負理想解的歐氏距離；

假設樣本i正理想解和負理想解之間的歐氏距離分別為Si+和Si-，其計算公式分別如公式(24)、公式(25)所示；

計算樣本到正理想解和負理想解的灰色關聯度；

(a)樣本i與正理想解關于指標j的灰色關聯系數計算方法如公式(26)所示；

式中，為兩級最小差；為兩級最大差；ρ為分辨系數；得到灰色關聯系數矩陣為如公式(27)所示；

樣本i與正理想樣本的灰色關聯度計算方法如公式(28)所示；

(b)計算第i個樣本與負理想樣本關于第j個指標的灰色關聯系數；計算方法如公式(29)所示；

則各樣本與負理想樣本的灰色關聯系數矩陣為公式(30)所示；

樣本i與負理想樣本的灰色關聯度計算方法如公式(31)所示；

計算樣本到正理想解和負理想解的相對貼近度；

(c)分別對所求得的歐氏距離(si+,si-)和灰色關聯度(ti+,ti-)進行無量綱化處理，計算方法分別如公式(32)、(33)所示；

(d)計算相對貼近度；相對貼近度(πi)反映了待評樣本與正理想解或負理想解在態勢變化上的接近程度；計算方法如公式(34)、(35)和(36)所示；

πi＝Ωi+/(Ωi++Ωi-) i＝1,2,...,m； (34)

Ωi+＝β1*si-+β2*ti+； (35)

Ωi-＝β1*si++β2*ti- (36)

式中：Ωi+：樣本與正理想解的貼近程度；Ωi-：樣本與負理想解的貼近程度；β1：決策者對位置的偏好程度；β2：決策者對形狀的偏好程度；且β1+β2＝1；

樣本優劣排序；

根據計算的相對貼近度，依據πi的大小對樣本進行排序；π×100越大，待評樣本越貼近正理想樣本，樣本越優；反之πi越小，待評樣本越貼近負理想樣本，樣本越劣；最后計算得到評測的第i臺嵌入式計算機聯網能力的綜合評價值Ei，計算方法如公式(37)所示；

Ei＝πi×100 (37)

步驟四、安全可靠能力綜合評價

確定評價對象和指標，如公式(38)所示；

式中，n為評價對象個數；m為評價指標項目數；

嵌入式安全性能指標；

(e)白化權函數的建立；

(f)確定嵌入式安全性能各項評價指標灰類的聚類系數，如公式(39)所示：

式中：Ajt為屬于第t種灰類的第j項評價指標特征值；wjt為將評價對象歸入t種灰類的第j項評價指標的系數；j的取值范圍為j∈(1,2,...,m)；t的取值范圍為t∈(1,2,...,k)，其中k為評價灰類種數；

求嵌入式安全性能灰類的聚類值，如公式(40)所示；

式中，j的取值范圍為j∈(1,2,...,n)；fit(dij)為第j項評價指標第t種灰類的白化權函數的權數取值；

安全等級評定，如公式(41)所示；

式中，σit為對象i屬于灰類t’，即等級處于t’類；

步驟五、節能環保能力綜合評價；

第一步，根據各指標測試方法，計算出所有的底層指標的分值；

第二步，根據底層指標分值及其權重系數計算二級指標的最終評分Pi，計算方法如公式(42)所示；

式中，m為三級指標的數量；ui為三級指標項所對應的分值；wi為三級指標項所對應的權重值；

第三步，計算嵌入式系統各子系統的節能能力Csave，計算方法如公式(43)所示；由于對不同類型的嵌入式計算機關注點不同，因此為每個計算機都設置了相應的權值；

式中，m1、m2為節能指標的個數，m1、m2的和為10；Pn1、Pn2為節能的二級指標得分，由公式(42)計算；wn1、wn2為二級指標對應的權值；Rsave為平均節能率；

步驟六、通過五種能力對比圖進行展示。