[发明专利]基于等级分配的非均匀软件可信指标融合方法

权利要求书

1.基于等级分配的非均匀软件可信指标融合方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集软件可信指标取值及其密集分布区间；针对分布非均匀的软件可信性指标，根据其取值的密集分布区间和其它区间内数据所占的比率以及区间长度的比率进行等级分配；

2)基于软件可信指标取值的分布区间的等级分配，利用分配的等级将非均匀软件可信指标转换为[0,1]区间内的实数，实现非均匀软件可信指标的归一化，用加权平均法实现归一化指标的融合计算；

步骤1)中针对分布非均匀的软件可信指标，根据其取值的密集分布区间和其它区间内数据所占的比率以及区间长度的比率进行等级分配，具体包括：

首先，将软件可信指标取值范围表示为区间[u,v]，该区间被数据集中分布的密集区间[a,b]划分成三个子区间：

PSR₁:[u,a),PSR₂:[a,b],PSR₃:(b,v]

其中，[a,b]是数据密集分布区间，PSR_i表示软件可信指标取值范围被划分后的三个子区间；i＝1,2,3；

其次，为每一个子区间PSR_i计算等级分配率；子区间的等级分配率用如下的公式计算：

其中P_i表示子区间PSR_i内的数据相对于全部数据的数据比率，w_i表示子区间的区间长度相对于软件可信指标取值范围的区间长度比率，a_i表示已经分配给子区间的等级数目，β为常数。

2.根据权利要求1所述的基于等级分配的非均匀软件可信指标融合方法，其特征在于，步骤1)中针对分布非均匀的软件可信指标，根据其取值的密集分布区间和其它区间内数据所占的比率以及区间长度的比率进行等级分配，具体包括如下步骤：

a)根据w_i初始化a_i，如果w_i＝0，初始化a_i＝0，否则初始化a_i＝1，即为长度不为零的每一个划分的子区间PSR_i分配一个初始等级；

b)判断等级是否分配完成，即判断r≤g是否成立，其中g表示要分配等级的数目，r表示已经分配完成的等级数目；如果r≤g成立，转步骤c)，否则结束；

c)用公式(1)计算每个子区间的Q_i，i＝1,2,3；

d)计算选Q_i取值最大的子区间进行等级分配，即对已经分配完成等级数目加1，即r＝r+1，返回步骤b)。