[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于效能的大型電磁彈射裝置的評(píng)價(jià)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110084101.1
• 申請(qǐng)日: 2021-01-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112907032A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳桂明;李喬揚(yáng);王煒;高成強(qiáng);張毅
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/06;G06F17/18;G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 西安研創(chuàng)天下知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61239
• 代理人: 楊鳳娟

1.一種基于效能的大型電磁彈射裝置的評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：建立大型電磁彈射裝置LEMED的效能評(píng)估模型；

步驟2：建立GRA-PCA-LSSVM的效能快速計(jì)算模型，利用該模型快速計(jì)算出步驟1所建立的模型評(píng)估的效能值；

步驟3：建立DEA模型對(duì)LEMED的投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)；

步驟4：基于得到的效能和投資效率對(duì)LEMED設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于效能的大型電磁彈射裝置的評(píng)價(jià)方法，其特征在于，步驟2所述的建立GRA-PCA-LSSVM的效能計(jì)算模型的步驟包括：

步驟21：對(duì)輸入的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行GRA計(jì)算，選擇主要指標(biāo)；

步驟22：將選擇出的主要指標(biāo)進(jìn)行PCA分析統(tǒng)計(jì)，將多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為若干個(gè)綜合指標(biāo)，以降低維度；

步驟23：基于最小二乘支持向量機(jī)LSSVM，構(gòu)建LSSVM的效能預(yù)測(cè)模型，用于求解出LEMED的效能值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于效能的大型電磁彈射裝置的評(píng)價(jià)方法，其特征在于，步驟21的具體操作步驟包括：

步驟211：確定LEMED系統(tǒng)中的母序列和子序列；

步驟212：對(duì)母序列和子序列分別進(jìn)行無(wú)量綱處理，并采用均值化處理序列，來(lái)去除量綱；

步驟213：計(jì)算子序列和母序列對(duì)應(yīng)的因子的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其計(jì)算公式為：

其中，m為子序列數(shù)，n為樣本數(shù)，x₀(k)為無(wú)量綱處理后母序列的第k個(gè)樣本值，x_i(k)為無(wú)量綱處理后第i個(gè)子序列的第k個(gè)樣本值，ρ為分辨系數(shù)且取值為0.5；

步驟214：根據(jù)得到的因子的關(guān)聯(lián)系數(shù)，計(jì)算出子序列相對(duì)母序列的關(guān)聯(lián)度并對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，且關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于效能的大型電磁彈射裝置的評(píng)價(jià)方法，其特征在于，步驟22的具體操作步驟為：

步驟221：對(duì)輸入的原數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，得到樣本矩陣；

步驟222：對(duì)處理后的樣本矩陣進(jìn)行相關(guān)分析，得到相關(guān)系數(shù)矩陣，通過(guò)相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)判斷各指標(biāo)之間的相關(guān)性，如果存在相關(guān)性，則進(jìn)行PCA統(tǒng)計(jì)分析；

步驟223：根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣，計(jì)算該矩陣的特征值和特征向量，得到特征值，即各主成分方差的方差，則貢獻(xiàn)率為該成分的方差除以所有成分的方差之和，再將特征值按從大到小進(jìn)行排序，前n個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率之和即為累積貢獻(xiàn)率；

步驟224：根據(jù)特征值的具體要求或主成分的累積貢獻(xiàn)率選擇主成分，得到PCA結(jié)果，且得到的PCA結(jié)果的數(shù)學(xué)模型式為：

其中，Z_l是主成分，X_n為標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)據(jù)，a_ij是主成分系數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于效能的大型電磁彈射裝置的評(píng)價(jià)方法，其特征在于，步驟23的具體操作步驟包括：

步驟231：設(shè)樣本數(shù)為n，x_i為m維輸入向量，y_i為輸出向量，構(gòu)造最優(yōu)線(xiàn)性回歸函數(shù)為：

其中，ω是權(quán)重向量，b是偏移量，是非線(xiàn)性映射；

步驟232：根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，將目標(biāo)函數(shù)(4)改寫(xiě)為：

其中，λ為正則化參數(shù)，e_i為訓(xùn)練集預(yù)測(cè)誤差向量；

式(5)的約束條件式表示為：

步驟233：利用拉格朗日函數(shù)將式(6)變換到對(duì)偶空間，即：

其中，α_i為拉格朗日乘子；

根據(jù)KKT條件可得：

消除式(8)中的ω和e_i后可得：

其中，是核函數(shù)，一般取徑向基核函數(shù)為：

其中，μ為核參數(shù)；

步驟234：得出LSSVM的預(yù)測(cè)模型為：