[發明專利]一種基于核心指標的對抗效能評估方法及系統

在審

• 申請號: 201910801902.8
• 申請日: 2019-08-28
• 公開（公告）號: CN110728419A
• 公開（公告）日: 2020-01-24
• 發明（設計）人: 曲衛;姚剛;孟磊;李云濤;邱磊;朱衛綱;王鵬達
• 申請（專利權）人: 曲衛
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 11337 北京市盛峰律師事務所
• 代理人: 席小東

1.一種基于核心指標的對抗效能評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，當需要對多個對抗系統的對抗效能進行評估比較時，對于每個對抗系統，均執行步驟2-步驟6；

步驟2，對對抗系統進行分析，確定對對抗系統的對抗效能具有關鍵影響作用的n個評估核心指標，分別為：第1個評估核心指標u₁，第2個評估核心指標u₂,…,第n個評估核心指標u_n，從而形成指標模糊集U＝[u₁,u₂,...,u_n]；

步驟3，確定評判模糊集V＝[v₁,v₂,...,v_m]；其中，評判模糊集中的各個元素，為指標模糊集中各個評估核心指標的可能評價等級；v₁為第1級，v₂為第2級,…,v_m為第m級；

步驟4，確定模糊評判矩陣R，模糊評判矩陣R表示指標模糊集U到評判模糊集V的模糊邏輯關系，R的表示式為：

其中，元素r_ij表示對第i個評估核心指標做出第j級評價的隸屬度，即第i個評估核心指標屬于第j級的程度，0≤r_ij≤1；

步驟5，確定權重向量A＝[a₁,a₂,...,a_n]，權重向量A的各個元素，與指標模糊集U的各個元素一一對應，表征對應的評估核心指標的重要性程度，第i個評估核心指標u_i越重要，其對應的權重系數a_i越大；反之，第i個評估核心指標u_i越不重要，其對應的權重系數a_i越小；

步驟6，進行模糊變換，獲得評估結果，包括以下步驟：

步驟6.1，應用模糊評判矩陣R的復合平均法確定綜合結果為評判結果的模糊集B，即：

B＝A*R＝(b₁,b₂,...,b_m)

式中，b_j為等級v_j對模糊集B的隸屬度，j＝1,2,...,m，也是被評判的對抗系統對等級v_j的隸屬度；

步驟6.2，采用最大隸屬度判別法或隸屬度綜合加權平均法，確定與本對抗系統對應的最終的評判變量λ；

其中，最大隸屬度判別法為：評判變量λ＝max(b₁,b₂,...,b_m)；

隸屬度綜合加權平均法為：

為隸屬度b_j指定相應的等級參數λ_j，利用b_j的冪k為權，突出占優勢等級的作用，加權求和得到最終的評判變量λ為：

式中，λ_j為等級v_j對應的參數；

步驟7，對不同的對抗系統，按評判變量λ的大小進行排序，λ值越大，表明對抗系統的對抗效能越優異。

2.根據權利要求1所述的一種基于核心指標的對抗效能評估方法，其特征在于，步驟6.1具體采用的評估結果計算模型為主因素決定型模型，從而確定模糊集B，包括：

B＝A*R＝(b₁,b₂,...,b_m)中的*號表示模糊矩陣的一種合成運算，即：元素相乘取最小值，元素相加取最大值，可得

b_j＝max[min(a₁,r_1j),min(a₂,r_2j),...,min(a_n,r_nj)],j＝1,2,...,m

其物理意義在于：評估核心指標u_i對于任何評判等級v_j的隸屬度都不能超過a；其中，,i＝1,2,...,n,j＝1,2,...,n；同時在確定b_j時，只考慮起主要作用的因素，而忽略其他因素的影響。