流程模型可信度动态评估方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了流程模型可信度动态评估方法和系统，包括对流程模型进行仿真测试，得到指标数据；将指标数据导入到层次结构模型中，并判断指标数据是否完整；如果指标数据完整，则利用客观量化标定方法计算流程模型的第一估计值；利用专家定性打分方法计算流程模型的第二估计值；对第一估计值和第二估计值进行加权求和，得到第三估计值；利用指标数据和第三估计值对任意流程模型进行评估。本发明专利技术支持仿真模型快速自动评估，可信度计算层次清晰，可信度值估计客观性强，适用范围广。

Dynamic evaluation method and system for process model reliability

The present invention provides a dynamic process model of credibility evaluation method and system, including the simulation test of the process model, get the index data; the index data into hierarchical structure model, and determine the index data is complete; if the data integrity, the objective and quantitative calculation of the process model first estimates the calculation process; the model using the expert scoring method of the second qualitative estimates; on the first estimate and the second estimate of a weighted sum of third estimates; using index data and third estimate of any assessment process model. The invention supports the rapid and automatic evaluation of the simulation model, and the reliable calculation hierarchy is clear, and the evaluation of the confidence value is objective and has wide application range.

【技术实现步骤摘要】
流程模型可信度动态评估方法和系统
本专利技术涉及信息
，尤其是涉及流程模型可信度动态评估方法和系统。
技术介绍
流程是指定的活动顺序，它主要基于定向图表示了一个流程的规范，图是有节点和转换组成，图中的每个节点都有其特定的类型，节点类型定义了运行时间的行为。流程定义有且只有一个开始状态。流程模型主要用于仿真想定，是底层仿真模型的运行基础，仿真过程推演的核心。流程模型系统仿真技术作为信息时代一种必不可少的手段在各种复杂系统的研制工作中起到了重要的作用，影响着人们的生活，它已经成为了最为必要的技术方法和研究手段之一。对于一个仿真系统而言，它最基本的要求是建立一个可以满足应用目标要求的可信仿真系统，而系统可信度是仿真试验和结果是否能代表真实系统的性能重要的因素，可信度是系统进行仿真的关键，缺乏足够可信度的仿真是毫无意义的。因此，对流程模型系统的建模与仿真进行可行性研究与可信度评估工作显得尤为重要。当前面对仿真模型可信度评估的计算主要围绕的方法主要在理论层面上，但针对流程模型来计算其可信度的相关研究不多。而流程模型的可信度评估又是系统模型可信度的关键，也是系统是否可以正常运转的重要标志。如何能够快速准确的计算出流程模型的可信度，是目前信息
中一个亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供流程模型可信度动态评估方法和系统，支持仿真模型快速自动评估，可信度计算层次清晰，可信度值估计客观性强，适用范围广。第一方面，本专利技术实施例提供了流程模型可信度动态评估方法包括：对流程模型进行仿真测试，得到指标数据；将所述指标数据导入到层次结构模型中，并判断所述指标数据是否完整；如果所述指标数据完整，则利用客观量化标定方法计算所述流程模型的第一估计值；利用专家定性打分方法计算所述流程模型的第二估计值；对所述第一估计值和所述第二估计值进行加权求和，得到第三估计值；利用所述指标数据和所述第三估计值对任意流程模型进行评估。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述指标数据包括系统指标数据和补充指标数据，所述系统指标数据包括活动节点数量、逻辑节点数量、仿真平均执行时间、平均实际执行时间方差、超时活动数、实物子模型个数、虚拟子模型个数、人员面向自模型平均交互量、参数类型配置完整度、实物子模型平均失效率和虚拟子模型平均失效率；所述补充指标数据包括外部激励个数、预计执行时间、预计执行时间方差、依赖人员数量、人员面向自模型平均交互时间、外部激励控制节点数、参数类型的吻合度和样本数量。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述层次结构模型包括八大指标，所述利用客观量化标定方法计算所述流程模型的第一估计值包括：根据所述指标数据计算所述八大指标的特征量化值；对所述特征量化值对应的权值进行赋值；根据所述特征量化值和所述权值计算所述第一估计值。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述特征量化值包括第一特征值、第二特征值、第三特征值、第四特征值、第五特征值、第六特征值、第七特征值和第八特征值，所述根据所述指标数据计算特征量化值和所述特征量化值对应的权值包括：根据下式计算所述第一特征值：其中，X1为第一特征值，Pintergrity为参数类型配置完整度，Pfit为参数类型吻合度；或者，根据公式(2)计算第二特征值：其中，X2为第二特征值，Tp为预计执行时间，Tave为多次仿真平均执行时间，Bovertime为超时活动数，Btotal为活动节点数量；或者，根据公式(3)计算第三特征值：其中，X3为第三特征值，Nact为活动节点数量，Nlogic为逻辑节点数量；或者，根据公式(4)计算第四特征值：其中，X4为第四特征值，dp为预计执行时间方差，dave为多次仿真的平均实际执行时间方差；或者，根据公式(5)计算第五特征值：其中，X5为第五特征值，Bin为外部激励个数，Bcontrol为外部激励控制节点数；或者，根据公式(6)计算第六特征值：其中，X6为第六特征值，Num为关联样本数量，即仿真流程执行次数；或者，根据公式(7)计算第七特征值：其中，X7为第七特征值，Cave,i,i∈[1,Npersonnel]为单位时间内人员i面向子模型平均交互量，Qp,i,i∈[1,Npersonnel]为依赖人员专业素质评价，Npersonnel为模型的依赖人员数量；或者，根据公式(8)计算第八特征值：其中，X7为第八特征值，NEquip为实物子模型个数、Nsim为虚拟子模型个数、PEquip为实物子模型平均失效率、Psim为虚拟子模型平均失效率。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述根据所述特征量化值和所述权值计算所述第一估计值包括：根据下式计算所述第一估计值：其中，E为所述第一估计值，Xi,i∈[1,8]为第i特征值，ωi,i∈[1,8]为所述第i特征值对应的权值。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述利用专家定性打分方法计算所述流程模型的第二估计值包括：专家对所述八项指标的重要性关系和可信值进行逐项打分；根据所述八项指标的重要性关系，利用层析分析法得到所述八项指标对应的权值；对所述可信值和所述权值进行加权求和，得到第二估计值。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述利用所述指标数据和所述第三估计值对任意流程模型进行评估包括：对所述指标数据和所述第三估计值进行存储；通过样本分析和在线拟合算法计算所述任意流程模型的可信度。第二方面，本专利技术实施例提供了流程模型可信度动态评估系统，包括：获取单元，用于对流程模型进行仿真测试，得到指标数据；判断单元，用于将所述指标数据导入到层次结构模型中，并判断所述指标数据是否完整；第一计算单元，用于在所述指标数据完整的情况下，利用客观量化标定方法计算所述流程模型的第一估计值；第二计算单元，用于利用专家定性打分方法计算所述流程模型的第二估计值；第三计算单元，用于根据所述第一估计值和所述第二估计值进行加权求和计算第三估计值；评估单元，用于利用所述指标数据和所述第三估计值对任意流程模型进行评估。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述第一计算单元包括：根据所述指标数据计算八大指标的特征量化值；对所述特征量化值对应的权值进行赋值；根据所述特征量化值和所述权值计算所述第一估计值。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述评估单元包括：对所述指标数据和所述第三估计值进行存储；通过样本分析和在线拟合算法计算所述任意流程模型的可信度。本专利技术提供了流程模型可信度动态评估方法和系统，首先，对流程模型进行仿真测试，得到指标数据，将指标数据导入到层次结构模型中，并判断指标数据是否完整，如果指标数据完整，则利用客观量化标定方法计算流程模型的第一估计值，然后，利用专家定性打分方法计算流程模型的第二估计值，最后，对第一估计值和第二估计值进行加权求和，得到第三估计值，本专利技术的重点在于，在利用指标数据和第三估计值对任本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种流程模型可信度动态评估方法，其特征在于，包括：对流程模型进行仿真测试，得到指标数据；将所述指标数据导入到层次结构模型中，并判断所述指标数据是否完整；如果所述指标数据完整，则利用客观量化标定方法计算所述流程模型的第一估计值；利用专家定性打分方法计算所述流程模型的第二估计值；对所述第一估计值和所述第二估计值进行加权求和，得到第三估计值；利用所述指标数据和所述第三估计值对任意流程模型进行评估。

【技术特征摘要】
1.一种流程模型可信度动态评估方法，其特征在于，包括：对流程模型进行仿真测试，得到指标数据；将所述指标数据导入到层次结构模型中，并判断所述指标数据是否完整；如果所述指标数据完整，则利用客观量化标定方法计算所述流程模型的第一估计值；利用专家定性打分方法计算所述流程模型的第二估计值；对所述第一估计值和所述第二估计值进行加权求和，得到第三估计值；利用所述指标数据和所述第三估计值对任意流程模型进行评估。2.根据权利要求1所述的流程模型可信度动态评估方法，其特征在于，所述指标数据包括系统指标数据和补充指标数据，所述系统指标数据包括活动节点数量、逻辑节点数量、仿真平均执行时间、平均实际执行时间方差、超时活动数、实物子模型个数、虚拟子模型个数、人员面向自模型平均交互量、参数类型配置完整度、实物子模型平均失效率和虚拟子模型平均失效率；所述补充指标数据包括外部激励个数、预计执行时间、预计执行时间方差、依赖人员数量、人员面向自模型平均交互时间、外部激励控制节点数、参数类型的吻合度和样本数量。3.根据权利要求2所述的流程模型可信度动态评估方法，其特征在于，所述层次结构模型包括八大指标，所述利用客观量化标定方法计算所述流程模型的第一估计值包括：根据所述指标数据计算所述八大指标的特征量化值；对所述特征量化值对应的权值进行赋值；根据所述特征量化值和所述权值计算所述第一估计值。4.根据权利要求3所述的流程模型可信度动态评估方法，其特征在于，所述特征量化值包括第一特征值、第二特征值、第三特征值、第四特征值、第五特征值、第六特征值、第七特征值和第八特征值，所述根据所述指标数据计算所述八大指标的特征量化值包括：根据下式计算所述第一特征值：其中，X1为第一特征值，Pintergrity为参数类型配置完整度，Pfit为参数类型吻合度；或者，根据公式(2)计算第二特征值：其中，X2为第二特征值，Tp为预计执行时间，Tave为多次仿真平均执行时间，Bovertime为超时活动数，Btotal为活动节点数量；或者，根据公式(3)计算第三特征值：其中，X3为第三特征值，Nact为活动节点数量，Nlogic为逻辑节点数量；或者，根据公式(4)计算第四特征值：其中，X4为第四特征值，dp为预计执行时间方差，dave为多次仿真的平均实际执行时间方差；或者，根据公式(5)计算第五特征值：其中，X5为第五特征值，Bin为外部激励个数，Bcontrol为外部激励控制节点数；或者，根据公式(6)计算第六特征值：其中，X6为第六特征值，Num为关联样本数量，即仿真流程执行次数；或者，根据公式(7)...

【专利技术属性】
技术研发人员：张霖，赖李媛君，刘竹清，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11