[发明专利]一种基于效能的大型电磁弹射装置的评价方法

权利要求书

1.一种基于效能的大型电磁弹射装置的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立大型电磁弹射装置LEMED的效能评估模型；

步骤2：建立GRA-PCA-LSSVM的效能快速计算模型，利用该模型快速计算出步骤1所建立的模型评估的效能值；

步骤3：建立DEA模型对LEMED的投资效率进行评价；

步骤4：基于得到的效能和投资效率对LEMED设计系统进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于效能的大型电磁弹射装置的评价方法，其特征在于，步骤2所述的建立GRA-PCA-LSSVM的效能计算模型的步骤包括：

步骤21：对输入的评价指标进行GRA计算，选择主要指标；

步骤22：将选择出的主要指标进行PCA分析统计，将多个相互关联的指标转化为若干个综合指标，以降低维度；

步骤23：基于最小二乘支持向量机LSSVM，构建LSSVM的效能预测模型，用于求解出LEMED的效能值。

3.根据权利要求2所述的一种基于效能的大型电磁弹射装置的评价方法，其特征在于，步骤21的具体操作步骤包括：

步骤211：确定LEMED系统中的母序列和子序列；

步骤212：对母序列和子序列分别进行无量纲处理，并采用均值化处理序列，来去除量纲；

步骤213：计算子序列和母序列对应的因子的关联系数，其计算公式为：

其中，m为子序列数，n为样本数，x₀(k)为无量纲处理后母序列的第k个样本值，x_i(k)为无量纲处理后第i个子序列的第k个样本值，ρ为分辨系数且取值为0.5；

步骤214：根据得到的因子的关联系数，计算出子序列相对母序列的关联度并对关联度进行排序，且关联度的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于效能的大型电磁弹射装置的评价方法，其特征在于，步骤22的具体操作步骤为：

步骤221：对输入的原数据进行规范化处理，得到样本矩阵；

步骤222：对处理后的样本矩阵进行相关分析，得到相关系数矩阵，通过相关系数矩阵来判断各指标之间的相关性，如果存在相关性，则进行PCA统计分析；

步骤223：根据相关系数矩阵，计算该矩阵的特征值和特征向量，得到特征值，即各主成分方差的方差，则贡献率为该成分的方差除以所有成分的方差之和，再将特征值按从大到小进行排序，前n个主成分的贡献率之和即为累积贡献率；

步骤224：根据特征值的具体要求或主成分的累积贡献率选择主成分，得到PCA结果，且得到的PCA结果的数学模型式为：

其中，Z_l是主成分，X_n为标准化后的原始数据，a_ij是主成分系数。

5.根据权利要求4所述的一种基于效能的大型电磁弹射装置的评价方法，其特征在于，步骤23的具体操作步骤包括：

步骤231：设样本数为n，x_i为m维输入向量，y_i为输出向量，构造最优线性回归函数为：

其中，ω是权重向量，b是偏移量，是非线性映射；

步骤232：根据结构风险最小化原则，将目标函数(4)改写为：

其中，λ为正则化参数，e_i为训练集预测误差向量；

式(5)的约束条件式表示为：

步骤233：利用拉格朗日函数将式(6)变换到对偶空间，即：

其中，α_i为拉格朗日乘子；

根据KKT条件可得：

消除式(8)中的ω和e_i后可得：

其中，是核函数，一般取径向基核函数为：

其中，μ为核参数；

步骤234：得出LSSVM的预测模型为：