[发明专利]面向作战应用的航空电子系统适用性评估系统

权利要求书

1.一种面向作战应用的航空电子系统适用性评估系统，其特征在于构建适用性评估系统的步骤有：

构建步骤一，以ASAPP系统为树根节点，构建一棵空的ASAPP树；

将ASAPP系统的作战适用性评估作为航空电子系统适用性评估树中的树根节点；

所述树根节点分别指向作战攻击类CA、作战运输类CT、微航电MA这三类功能类型；

构建步骤二，依据层次分析法AHP提取出顶层、中间层的各个指标项；

在航空电子系统作战适用性评估树中，顶层为航空电子系统作战适用性评估指标项；

将中间层的指标项写入步骤一的空树中，并作为父节点使用；父功能节点集合记为FM＝{F₁,F₂,…,F_a,…,F_A}；

F₁表示第一个父功能节点；

F₂表示第二个父功能节点；

F_a表示第a个父功能节点；下角标a为父功能节点的标识号；

F_A表示最后一个父功能节点；下角标A为父功能节点的总数目；

在顶层与中间层之间的各个指标项的树型结构中，中间层由顶层执行任务或者达到所需目标来决定，是解决所述目标必须计算的能力；

在顶层与中间层的树型结构中，顶层中的各个功能节点将作为中间层的各个功能节点的父节点，而中间层的各个功能节点将作为顶层中的各个功能节点的子节点；在父功能节点集合FM＝{F₁,F₂,…,F_a,…,F_A}中的各个子功能节点，记为中间层－子功能节点集合，记为HM^FM，且

表示属于父节点的第一个子功能节点；

表示属于父节点的第二个子功能节点；

表示属于父节点的第k个子功能节点；

表示属于父节点的最后一个子功能节点；

构建步骤三，依据层次分析法AHP提取出底层的指标集；

在航空电子系统适用性评估树中，底层指标项是评估体系的评价要素，由子节点的父节点所决定；将所有底层的指标项写入步骤一的空树中，并作为底层－子节点使用；底层－子功能节点集合记为HM＝{H₁,H₂,…,H_k,…,H_j,…,H_K}；底层－子功能节点集合也称为底层指标集；

H₁表示第一个子功能节点；

H₂表示第二个子功能节点；

H_k表示第k个子功能节点；下角标k为子功能节点的标识号；

H_j表示第j个子功能节点；下角标j为子功能节点的标识号；

H_K表示最后一个子功能节点；下角标K为子功能节点的总数目；

构建步骤四，依据灰色关联度分析GRA关联中间层与底层指标；

作战装备适用性CE包括有：运输性Trans、可靠性Reli、安全性Sec、维修性Maint；采用集合形式表示作战装备适用性为CE＝{Trans,Reli,Sec,Maint}；

作战环境适用性OE包括有：自然环境适应性AtNE、对抗环境适应性EA；采用集合形式表示作战环境适用性为OE＝{AtNE,EA}；

作战保障适用性CS包括有：供应与保障设备SaSE、训练和训练保障TaTS；采用集合形式表示作战保障适用性为CS＝{SaSE,TaTS}；

步骤41，依据量化标尺量化法对中间层指标进行赋值，得到标准化矩阵；

对于任意一个父功能节点F_a，在中间层－子功能节点集合HM^FM中依据量化标尺量化法对所述HM^FM中各个指标项分别与所述F_a的关联关系进行数值化赋值；

赋值数值集，记为EVA，且EVA＝{eva₁,eva₂,…,eva_i,…}；

eva₁为第一个赋值数；

eva₂为第二个赋值数；

eva_i为第i个赋值数，下角标i为赋值数的标识号；

对属于F_a的子功能节点与父功能节点F_a的进行量化标尺量化法后，得到属于的数值量化的指标项，记为父节点－序列且

为的第一个赋值数；

为的第二个赋值数；

为的第i个赋值数；

由此，得到属于F_a的标准化矩阵，记为父节点－标准化矩阵且

采用步骤41遍历完成其他父功能节点，能够得到其他父功能节点的标准化矩阵；

步骤42，依据灰色关联度分析GRA，确定分析数列；

设置参考序列EVA_refs＝{1,1,1,1,1}；

对于父节点－序列与参考序列EVA_refs在同一时刻k值记为：

参考序列EVA_refs与父节点－序列的绝对差值记为Δ_i；

步骤43，依据灰色关联度分析GRA，确定灰色关联系数；

确定赋值序列和参考序列中绝对差值的最大值Δ_max和最小值Δ_min；

参考序列EVA_refs与父节点－序列的灰色关联系数记为ξ_refsk(i)；

通过设定分辨系数ξ＝0.5，其中ξ∈(0,1)，为提高关联系数间差异显著性；

步骤44，依据灰色关联度分析GRA，确定灰色关联度；

参考序列EVA_refs与父节点－序列的灰色关联度记为；

步骤45，获取属于父功能节点的子功能节点；

选择灰色关联度大于0.5的指标作为父功能节点F_a的子功能节点，则有属于父功能节点F_a的所有子功能节点，记为且

表示属于F_a的第一个子功能节点；

表示属于F_a的第二个子功能节点；

表示属于F_a的第d个子功能节点；

表示属于F_a的最后一个子功能节点；

重复步骤41至步骤45，遍历完成其他父功能节点，分别得到其他父功能节点的所有子功能节点；

构建步骤五，依据主成分分析法PCA提取出底层的各个指标项；

依据PCA法，针对作战攻击类CA、作战运输类CT、微航电MA三类不同作战应用，对底层－子功能节点集合HM进行指标筛选；

步骤51，针对作战攻击类CA的底层－标准化矩阵获取；

针对作战攻击类CA，依据量化标尺量化法对底层指标进行赋值，得到底层－标准化矩阵；

对底层－子功能节点集合HM＝{H₁,H₂,…,H_k,…,H_j,…,H_K}的重要性程度进行数值化赋值；重要性程度的赋值数值集，记为EVB，且

EVB＝{evb₁,evb₂,…,evb_ζ,…,evb_η,…}；其中：evb₁为第一个赋值数；evb₂为第二个赋值数；evb_ζ为第ζ个赋值数，下角标ζ为赋值数的标识号；evb_η为第η个赋值数；evb_ζ与evb_η为不同赋值数；

对H_k进行量化标尺量化法后，得到属于H_k的数值量化的指标项，记为底层－序列且为H_k的第一个赋值数；为H_k的第二个赋值数；为H_k的第ζ个赋值数；

由此，得到底层－标准化矩阵EVB，且

所述底层－标准化矩阵EVB中的任意一个元素记为那么对任意底层指标H_k赋值的平均值记为对任意底层指标H_k赋值的标准差记为构造底层－标准化矩阵

步骤52，构造底层－相关矩阵；

依据PCA法构造底层－相关矩阵，得到主成分F_t，t表示主成分的标识号；

由得到相关矩阵表示底层指标H_j与H_k的相关系数；

相关矩阵的特征根记为λ_t，t＝1,2,…,K，λ₁≥λ₂≥…≥λ_t≥…≥λ_K；

相关矩阵的特征向量记为l_t，l_t＝(l_t1,l_t2,…,l_tk,…,l_tK)^T；

各主成分记为F_t；

步骤53，数字化底层指标的重要性；

依据PCA法，得到各底层指标的重要性结果；

按照累计贡献率不低于85％的原则选择m与p个主成分，m与p从λ₁,λ₂,…,λ_t,…,λ_K中选取，m＜p；m与p为不同主成分的总数目；

m个主成分的线性加权值记为M_t，且

对m个主成分进行加权求和，得到最终评价值F，结合步骤52得到最终评价值的各底层指标H_k的权重计算结果α_k；其中，

可得：

底层指标H_k的贡献率即为其权重计算结果的绝对值|α_k|；

步骤54，依据PCA法，筛选重要性大于80％的底层指标；

步骤55，得到ASAPP系统作战攻击类CA的树型结构；

步骤56，采用与步骤51－步骤54相同的方式对ASAPP系统中作战运输类CT进行建立树，得到作战运输类CT的树型结构；

步骤57，采用与步骤51－步骤54相同的方式对ASAPP系统中微航电MA进行建立树，得到微航电MA的树型结构；

构建步骤六，对底层指标项进行数值量化；

依据量化标尺量化法对底层－子功能节点集HM＝{H₁,H₂,…,H_k,…,H_j,…,H_K}进行数值化赋值；

赋值数值有0.1、0.3、0.5、0.7和0.9；数值0.1、0.3、0.5、0.7、0.9分别代表的文字信息是极差、差、一般、好、极好；赋值数值集，记为APP，且

APP＝{app₁,app₂,app₃,app₄,app₅}；其中：

app₁为第一个赋值数，即app₁＝0.1；

app₂为第二个赋值数，即app₂＝0.3；

app₃为第三个赋值数，即app₃＝0.5；

app₄为第四个赋值数，即app₄＝0.7；

app₅为第五个赋值数，即app₅＝0.9；

对H₁进行量化标尺量化法后，得到属于H₁的数值量化的指标项，记为且并从中选取出一个作为H₁的量化值；

对H₂进行量化标尺量化法后，得到属于H₂的数值量化的指标项，记为且并从中选取出一个作为H₂的量化值；

对H_k进行量化标尺量化法后，得到属于H_k的数值量化的指标项，记为且并从中选取出一个作为H_k的量化值；

对H_K进行量化标尺量化法后，得到属于H_K的数值量化的指标项，记为且并从中选取出一个作为H_K的量化值；

构建步骤七，依据层次分析法AHP构建顶层与中间层的指标项关系矩阵；

步骤71，采用重要性标度对顶层与中间层的指标项进行标度；

采用重要性标度对中间层的各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrix_middle，且matrix_middle＝(aa_xy)_U×U，下角标U为中间层中指标项的总个数；aa为中间层指标项的标度值，aa_xy表示标识号为x的指标项与标识号为y的指标项的关系；则有aa_xx＝1，aa_yy＝1，aa_xx表示标识号为x的指标项与标识号为x的指标项的关系；a_yy表示标识号为y的指标项与标识号为y的指标项的关系；aa_yx表示标识号为y的指标项与标识号为x的指标项的关系；

步骤72，提取矩阵最大特征值；

从matrix_middle中提取出的顶层指标项与中间层指标项的矩阵最大特征值，记为β_max，且||matrix_middle-β_maxI_middle||＝0，I_middle表示顶层与中间层的单位矩阵；

步骤73，计算根节点的随机一致性比例；

顶层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CR_top，且A为中间层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标；

构建步骤八，依据层次分析法AHP构建中间层与底层的指标项关系矩阵；

步骤81，采用重要性标度对中间层与底层的指标项进行标度；

采用重要性标度对底层中各个指标项进行关系矩阵构建，记为matrix_bottom，且matrix_bottom＝(bb_cd)_O×O，下角标O为底层中指标项的总个数；bb为底层指标项的标度值，bb_vp表示标识号为v的指标项与标识号为p的指标项的关系；则有bb_vv＝1，bb_pp＝1，bb_vv表示标识号为v的指标项与标识号为v的指标项的关系；bb_pp表示标识号为p的指标项与标识号为p的指标项的关系；bb_pv表示标识号为p的指标项与标识号为v的指标项的关系；

matrix_bottom中依据的元素个数必须是大于2的；

步骤82，提取矩阵最大特征值；

从matrix_bottom中提取出的中间层指标项与底层指标项的矩阵最大特征值，记为θ_max，且||matrix_bottom-θ_maxI_bottom||＝0，I_bottom表示中间层与底层的单位矩阵；

步骤83，计算父节点的随机一致性比例；

中间层指标项的关联矩阵的随机一致性比例，记为CR_bottom，且D为底层中指标项的总个数，RI为平均随即一致性指标；

构建步骤九，一致性检测；

步骤91，设置一致性检测值，记为CR，且CR＝0.1；

步骤92，判断父节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；

若CR_top≥CR，则返回构建步骤七修改父节点中各个指标项的关系矩阵，即重新构建父节点中各个指标项的关系矩阵；

若CR_top＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为VCR_top，所述VCR_top就是适用性的数值；

步骤93，判断子节点中各个指标项构建的关系矩阵是否合理；

若CR_bottom≥CR，则返回构建步骤八修改子节点中各个指标项进行关系矩阵，即重新构建子节点中各个指标项的关系矩阵；

若CR_bottom＜CR，采用1－9阶平均随机一致性指标来赋值指标项，得到指标项权重向量，记为所述就是适用性的数值。