[發(fā)明專利]基于不完整片面信息的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011311251.3
• 申請(qǐng)日: 2020-11-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112308456A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李沃若;李揚(yáng)清
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第七研究所
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06F17/16;G06F17/12
• 代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 張金福

本發(fā)明提供的基于不完整片面信息的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估方法，包括：基于層次分析法獲取綜合評(píng)估數(shù)據(jù)，構(gòu)建不完整的判斷矩陣；通過(guò)判斷矩陣中的有效元素，生成方程組；設(shè)定準(zhǔn)則函數(shù)，迭代求解方程組的最優(yōu)解；根據(jù)最優(yōu)解對(duì)判斷矩陣進(jìn)行修正，得到既充分反映原判斷矩陣又滿足完全一致性的修正矩陣；采用層次分析法對(duì)修正矩陣進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)定量化的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估。本發(fā)明還提供的一種5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)AHP算法的判斷矩陣進(jìn)行一致性和完整性的自動(dòng)修正調(diào)整；同時(shí)，通過(guò)最小均方誤差準(zhǔn)則約束，求得使得判斷矩陣整體偏移最小的最優(yōu)解，有效修復(fù)判斷矩陣，令傳統(tǒng)的AHP算法可以有效應(yīng)用于5G服務(wù)質(zhì)量的綜合評(píng)估。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，更具體的，涉及一種基于不完整片面信息的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)在技術(shù)創(chuàng)新和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化層面上的不斷演進(jìn)，在以提升業(yè)務(wù)深度運(yùn)營(yíng)能力為目的的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估過(guò)程中，也從采用基于客觀網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的傳統(tǒng)評(píng)估轉(zhuǎn)為全面基于用戶體驗(yàn)的更科學(xué)、有效的質(zhì)量綜合評(píng)估。

在實(shí)際中，主觀評(píng)估指標(biāo)和指標(biāo)貢獻(xiàn)度的數(shù)據(jù)獲取渠道和分析采集過(guò)程往往存在較大的不確定性，且依賴對(duì)用戶群的精準(zhǔn)劃分，此時(shí)采集到的大量數(shù)據(jù)均存在不完備和主觀片面化的情況，無(wú)法直接使用。這個(gè)時(shí)候就需要一種方法，對(duì)當(dāng)前已知的不完整的片面用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正和完善，以最終得出可靠的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估結(jié)果。

傳統(tǒng)用于綜合評(píng)估的層次分析法(AHP)是將定性問(wèn)題進(jìn)行定量分析的一種實(shí)用有效的多準(zhǔn)則決策方法。但AHP對(duì)其判斷矩陣的完整性和一致性要求比較高，在針對(duì)基于不完整片面用戶體驗(yàn)信息的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估問(wèn)題時(shí)，由于存在有缺失或可信度不高(片面)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)項(xiàng)，而無(wú)法正常評(píng)估，或得到的評(píng)估結(jié)果與實(shí)際存在較大差距。

2005年方宇等人發(fā)表了一種不確定型AHP的準(zhǔn)一致性概念及修正特征根算法[1]方宇.不確定型AHP的準(zhǔn)一致性概念及修正特征根算法[D].合肥工業(yè)大學(xué),2005.，通過(guò)對(duì)判斷矩陣構(gòu)造一個(gè)反映其每個(gè)元素不一致的誘導(dǎo)矩陣修正不一致的AHP算法，再通過(guò)逐步修改不一致性最高的矩陣元素，來(lái)逐步修正構(gòu)造矩陣的一致性指標(biāo)，但其一致性CR很難修正到0，即達(dá)到完成的一致性來(lái)且在判斷矩陣不完整的情況下，無(wú)法進(jìn)行有效修復(fù)。另外就是基于模式識(shí)別的思想，找到線性空間中與判斷矩陣對(duì)應(yīng)的最貼近的反對(duì)稱陣，給出每一行元素的可信度，并通過(guò)可信度加權(quán)計(jì)算出滿足完全一致性的修正矩陣，但該方法在判斷矩陣不完整的情況下，無(wú)法進(jìn)行有效修復(fù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為克服現(xiàn)有技術(shù)在判斷矩陣不完整情況下對(duì)于層次分析法修正過(guò)程中，存在無(wú)法進(jìn)行有效修復(fù)的技術(shù)缺陷，提供一種基于不完整片面信息的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估方法及系統(tǒng)。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

基于不完整片面信息的5G服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)估方法，包括以下步驟：

S1：基于層次分析法獲取綜合評(píng)估數(shù)據(jù)，構(gòu)建不完整的判斷矩陣；

S2：通過(guò)判斷矩陣中的有效元素，生成方程組；

S3：設(shè)定準(zhǔn)則函數(shù)，迭代求解方程組的最優(yōu)解；

S4：根據(jù)最優(yōu)解對(duì)判斷矩陣進(jìn)行修正，得到既充分反映原判斷矩陣又滿足完全一致性的修正矩陣；

S5：采用層次分析法對(duì)修正矩陣進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)定量化的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估。

上述方案中，當(dāng)傳統(tǒng)AHP算法出現(xiàn)判斷矩陣一致性較差且存在無(wú)效缺失元素時(shí)，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)其進(jìn)行一致性和完整性的自動(dòng)修正調(diào)整；同時(shí)，通過(guò)最小均方誤差準(zhǔn)則約束，求得使得判斷矩陣整體偏移最小的最優(yōu)解，從而進(jìn)一步得出既充分反映原判斷矩陣又滿足完全一致性的修正矩陣，有效修復(fù)了判斷矩陣，令傳統(tǒng)的AHP算法有效應(yīng)用于5G服務(wù)質(zhì)量的綜合評(píng)估。