基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估系统及方法技术方案

基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估系统及方法，属于火灾消防领域。为了解决目前的灭火训练成绩评估方法存在效率低、易出错的问题，以及不能真实反映评估科目的重要性而导致的准确度差的问题。本发明专利技术的系统包括用于根据用户输入的各级指标建立指标体系的指标体系构建模块，生成判别矩阵的判别矩阵构造模块，用于确定最大特征值和特征向量并进行一致性验证的一致性验证模块，进行归一化处理的归一化模块，构建评价等级标准库并确定评价值的评价等级标准构建模块，以及确定一级指标的评估决策矩阵、一级评判结果向量和一级指标评估结果和整体评估结果的指标得分模块。本发明专利技术用于舰载机火灾的灭火训练成绩评估。

Evaluation System and Method of Fire Extinguishing Training Achievement Based on Shipboard Aircraft Fire

【技术实现步骤摘要】
基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估系统及方法
本专利技术属于火灾消防领域，具体涉及灭火训练的成绩评估系统及方法。
技术介绍
为了强大国防，我国近几年加大对航母建设力度，但是很多技术还处于初步阶段。航母自近代战争起，一直是拥有强大战斗力的海上作战平台，舰载机作为其杀手锏，很大程度上提升了航母作战能力，才能够让航母编队能够在汪洋大海中驰骋。航母内部结构比其他水面舰船等更加复杂，拥有的设备和舰员也较多，因此自身的安全管理难度系数大。甲板上存放的燃油和武器弹药等可燃物；舰员消防意识不强及训练不到位；检修或者作业时明火过多；舰载机起降作业的难度大等都有可能引起火灾甚至爆炸。舰载机火灾是目前航母中较为常见的火灾，为了防止火灾真正发生时消防人员能够迅速有效的进行灭火，减小舰载机和航母的损失，消防人员经常会组织实战训练或演习，然后通过评审员或者评审委员会根据观测情况和整体完成灭火的时间进行打分和统计实现成绩评估；也有一些平时针对消防人员的学习情况进行成绩评估等。但是前述的方法存在着诸多缺点，其中最为重要的就是这种方式耗时非常长，效率非常低。还有一点就是其通过各种分值进行打分评定不具有一定的统一性、客观性，而且还没有一个基于指标重要性考虑的全面评估方案，导致评估的准确度差，而且也不能真实反映哪个科目更加重要一些。还有一个非常重要的问题就是这种训练成绩评估方法的效率低且容易出错，进而进一步导致准确度差。
技术实现思路
本专利技术为了解决目前的灭火训练成绩评估方法存在效率低、易出错的问题，以及不能真实反映评估科目的重要性而导致的准确度差的问题。基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估系统，包括：指标体系构建模块，用于根据用户输入的各一级指标及一级指标对应下的二级指标建立指标体系；判别矩阵构造模块，用于根据一级指标和二级指标建立各自对应的判别矩阵表，并根据用户对各一级指标和一级指标下的各二级指标的重要性对比情况生成对比值，并填入判别矩阵表中，生成判别矩阵；一致性验证模块，用于根据判别矩阵求解其最大特征值和特征向量，并对各一级指标和一级指标下的各二级指标进行一致性验证；归一化模块，用于对一致性验证合格的一级指标和一级指标下的各二级指标进行归一化处理，并生成整体特征向量和一级指标特征向量；评价等级标准构建模块，用于存储用户输入的评价等级标准和对应的分数值，并构建评价等级标准库；同时利用李克特量表确定一级指标和二级指标的评价值；指标得分模块，根据用户输入的若干专家对各一级指标下的二级指标的评估结果确定每个二级指标的评级情况，并根据每个一级指标下的所有二级指标的评级情况确定一级指标的评估决策矩阵；并利用一级指标特征向量乘以其对应的一级指标的评估决策矩阵，得到每个一级指标的一级评判结果向量，通过一级评判结果向量的元素确定一级指标的评估结果；同时将所有的一级评判结果向量构成整体评估决策矩阵，利用整体特征向量乘以整体评估决策矩阵得到综合评判向量，根据综合评判向量确定整体的评估结果。基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估方法，包括以下步骤：步骤1、选取效果指标并根据效果指标确定评估体系，评估体系包括若干个一级指标Ui和每个一级指标包括的若干二级指标；i为一级指标的序号；i＝1，2，3，……m；m为一级指标的数量，步骤2、将评估体系中的若干个一级指标进作为矩阵的行，同时将若干个一级指标进作为矩阵的列，构造判别矩阵，判别矩阵中的元素值为所在行的一级指标和所在列的一级指标重要性对比值；步骤3、根据重要性对比值对评估体系中的若干个一级指标进行一致性验证，一致性验证过程如下：针对构造的判别矩阵求解其最大特征值λmax和特征向量W；并计算一致性指标CI：其中，n为构造判别矩阵的维数，也是一级指标的数据或者每个一级指标下的二级指标数量，n>2，当n是一级指标的数据时，n＝m；然后确定随机一致性比例CR：其中RI为指标调整比例因子；当CR≤0.1，满足一致性；如果不满足一致性验证，返回步骤2重新构造判别矩阵；否则，将特征向量W进行归一化，得到归一化后的整体特征向量A，A中元素的值即为各一级指标对应的权重；步骤4、针对每个一级指标下的若干二级指标，按照步骤2和步骤3对一级指标下的若干二级指标进行一致性验证，直至各个二级指标对应的判别矩阵也通过一致性检验，并确定每个一级指标下的所有二级指标的权重值构成的一级指标权重向量，对其进行归一化得到归一化后的一级指标特征向量Aj，Aj中元素的值即为各二级指标对应的权重；步骤5、根据若干专家对各一级指标下的二级指标的评估结果确定每个二级指标的评级情况，并根据每个一级指标下的所有二级指标的评级情况确定一级指标的评估决策矩阵；利用一级指标特征向量Aj乘以其对应的一级指标的评估决策矩阵，得到每个一级指标的一级评判结果向量，通过一级评判结果向量的元素确定一级指标的评估结果；所有的一级评判结果向量构成整体评估决策矩阵，利用整体特征向量A乘以整体评估决策矩阵得到综合评判向量，根据综合评判向量确定整体的评估结果。进一步地，所述指标调整比例因子RI与判别矩阵的维数n相关，当n＝3时RI＝0.58，当n＝4时RI＝0.90，当n＝5时RI＝1.12，当n＝6时RI＝1.24，当n＝7时RI＝1.32，当n＝8时RI＝1.41，当n＝9时RI＝1.45。进一步地，步骤5所述根据若干专家的对各一级指标下的二级指标的评估结果确定每个二级指标的评级情况的过程如下：M1位专家利用评价集V＝{v1,v2,…,vm’}中的元素作为评价等级标准进行评价，vj是评判的等级标准，j＝1,2,3,…,m’；针对于每个二级指标，每个专家代表评级值为1/M1，统计每个等级标准下的专家数量，从而生成每个二级指标各等级标准的评级值，即二级指标的评级情况。进一步地，在步骤5中确定每个二级指标的评级情况的过程中，为每个等级标准对应一个分数值，且等级标准越高对应的分数值越高；基于每个二级指标的所有等级标准的分数值，利用李克特量表确定每个二级指标的评价值。进一步地，所述评价集V＝{v1,v2,…,vm’}中有5个元素，分别为“优”、“良”、“中”、“差”、“不及格”，即那么评判集合V＝{v1,v2,v3,v4,v5}＝{优,良,中,差,不合格}。进一步地，所述评价集中有5个元素“优”、“良”、“中”、“差”、“不及格”的分数值分别为5、4、3、2、1。进一步地，其特征在于，步骤5通过一级评判结果向量的元素确定一级指标的评估结果的具体过程如下：针对每个一级指标，将一级评判结果向量的元素分别与各自对应的等级标准的分数值相乘，然后加和确定的总分值为每个一级指标的评估结果，并与其对应的评价值进行比较从而判定评估结果是否合格。进一步地，步骤5中所述根据综合评判向量确定整体的评估结果的过程与确定一级指标的评估结果的过程相同。进一步地，所述评估体系包括5个一级指标：课堂讲授、组织安排与设施、灭火救援人员技能、团队协作氛围、组织绩效；课堂讲授包括3个二级指标：训练内容、训练教员和检查员、训练方式；组织安排与设施包括4个二级指标：训练大纲、训练时间、训练的环境设备、训练组织管理；灭火救援人员技能包括6个二级指标：知识水平、身心素质、态度提升、灭火处置能力、防火情景意识、应急决策能力；团队协作氛围包括4个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估系统，其特征在于，包括：指标体系构建模块，用于根据用户输入的各一级指标及一级指标对应下的二级指标建立指标体系；判别矩阵构造模块，用于根据一级指标和二级指标建立各自对应的判别矩阵表，并根据用户对各一级指标和一级指标下的各二级指标的重要性对比情况生成对比值，并填入判别矩阵表中，生成判别矩阵；一致性验证模块，用于根据判别矩阵求解其最大特征值和特征向量，并对各一级指标和一级指标下的各二级指标进行一致性验证；归一化模块，用于对一致性验证合格的一级指标和一级指标下的各二级指标进行归一化处理，并生成整体特征向量和一级指标特征向量；评价等级标准构建模块，用于存储用户输入的评价等级标准和对应的分数值，并构建评价等级标准库；同时利用李克特量表确定一级指标和二级指标的评价值；指标得分模块，根据用户输入的若干专家对各一级指标下的二级指标的评估结果确定每个二级指标的评级情况，并根据每个一级指标下的所有二级指标的评级情况确定一级指标的评估决策矩阵；并利用一级指标特征向量乘以其对应的一级指标的评估决策矩阵，得到每个一级指标的一级评判结果向量，通过一级评判结果向量的元素确定一级指标的评估结果；同时将所有的一级评判结果向量构成整体评估决策矩阵，利用整体特征向量乘以整体评估决策矩阵得到综合评判向量，根据综合评判向量确定整体的评估结果。...

【技术特征摘要】
1.基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估系统，其特征在于，包括：指标体系构建模块，用于根据用户输入的各一级指标及一级指标对应下的二级指标建立指标体系；判别矩阵构造模块，用于根据一级指标和二级指标建立各自对应的判别矩阵表，并根据用户对各一级指标和一级指标下的各二级指标的重要性对比情况生成对比值，并填入判别矩阵表中，生成判别矩阵；一致性验证模块，用于根据判别矩阵求解其最大特征值和特征向量，并对各一级指标和一级指标下的各二级指标进行一致性验证；归一化模块，用于对一致性验证合格的一级指标和一级指标下的各二级指标进行归一化处理，并生成整体特征向量和一级指标特征向量；评价等级标准构建模块，用于存储用户输入的评价等级标准和对应的分数值，并构建评价等级标准库；同时利用李克特量表确定一级指标和二级指标的评价值；指标得分模块，根据用户输入的若干专家对各一级指标下的二级指标的评估结果确定每个二级指标的评级情况，并根据每个一级指标下的所有二级指标的评级情况确定一级指标的评估决策矩阵；并利用一级指标特征向量乘以其对应的一级指标的评估决策矩阵，得到每个一级指标的一级评判结果向量，通过一级评判结果向量的元素确定一级指标的评估结果；同时将所有的一级评判结果向量构成整体评估决策矩阵，利用整体特征向量乘以整体评估决策矩阵得到综合评判向量，根据综合评判向量确定整体的评估结果。2.基于舰载机火灾的灭火训练成绩评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选取效果指标并根据效果指标确定评估体系，评估体系包括若干个一级指标Ui和每个一级指标包括的若干二级指标；i为一级指标的序号；i＝1，2，3，……m；m为一级指标的数量，步骤2、将评估体系中的若干个一级指标进作为矩阵的行，同时将若干个一级指标进作为矩阵的列，构造判别矩阵，判别矩阵中的元素值为所在行的一级指标和所在列的一级指标重要性对比值；步骤3、根据重要性对比值对评估体系中的若干个一级指标进行一致性验证，一致性验证过程如下：针对构造的判别矩阵求解其最大特征值λmax和特征向量W；并计算一致性指标CI：其中，n为构造判别矩阵的维数，也是一级指标的数据或者每个一级指标下的二级指标数量；然后确定随机一致性比例CR：其中RI为指标调整比例因子；当CR≤0.1，满足一致性；如果不满足一致性验证，返回步骤2重新构造判别矩阵；否则，将特征向量W进行归一化，得到归一化后的整体特征向量A，A中元素的值即为各一级指标对应的权重；步骤4、针对每个一级指标下的若干二级指标，按照步骤2和步骤3对一级指标下的若干二级指标进行一致性验证，直至各个二级指标对应的判别矩阵也通过一致性检验，并确定每个一级指标下的所有二级指标的权重值构成的一级指标权重向量，对其进行归一化得到归一化后的一级指标特征向量Aj，Aj中元素的值即为各二级指标对应的权重；步骤5、根据若干专家对各一级指标下的二级指标的评估结果确定每个二级指标的评级情况，并根据每个一级指标下的所有二级指标的评级情况确定一级指标的评估决策矩阵；利用一级指标特征向量Aj乘以其对应的一级指标的评估决策矩阵，得到每个一级指标的一级评判结果向量，通过一级评判结果向量的元素确定一级指标的评估结果；所有的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董辉，宋子刚，李志奎，王卓刚，姜健，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七零三研究所，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23