一种基于归一化样本的灰色层次评估方法技术

本发明专利技术属于样本数据评估研究技术领域，具体涉及一种基于归一化样本的灰色层次评估方法。本发明专利技术通过构建评估对象层次结构并确定评估指标、计算指标权重、确定归一化的评价样本矩阵、确定评价灰类、计算灰色评估权值及评价权矩阵、计算综合评估结果和综合评估结果的应用七个步骤的评估方法，克服了传统样本评估方法对实时系统数据评估的局限性，本发明专利技术易于实现且提高了评估算法的实时性。

A grey level evaluation method based on normalized samples

【技术实现步骤摘要】
一种基于归一化样本的灰色层次评估方法
本专利技术属于样本数据评估研究
，具体涉及一种基于归一化样本的灰色层次评估方法。
技术介绍
目前，用于数据样本的评估方法主要采用以灰类理论、层次分析法为基础的评估方法。其中，以灰色层次分析法的应用最为广泛，且在很多领域已经取得了令人满意的研究成果。然而，如果在评估模型需要对数据样本进行实时评估的情况下，采用传统的层次分析法或灰类评估法，需要专家确定评价样本，而这一步骤需要人为打分、列表，而后形成专家打分矩阵，这一过程影响了评估算法的实时性。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，目的在于提供一种在保证评估结果合理有效的同时，提高算法的实时性，更利于大数据下的系数实时评估解算的评估方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，包括如下步骤步骤一：构建评估对象层次结构并确定评估指标把评估对象分解成多个影响目标决策的指标元素，并根据评估对象得到指标元素的实际值和评估指标及指标个数m；步骤二：计算指标权重采用层次分析法，对步骤一中的各指标元素进行权重计算，得到各个指标元素的权重值；步骤三：确定归一化的评价样本矩阵根据步骤一中确定的评估指标，进行归一化的评价样本矩阵的求取；步骤四：确定评价灰类针对步骤一中的评估对象，通过定性分析确定评价灰类的灰类集、灰数集以及灰数的白化权函数；步骤五：计算灰色评估权值及灰色评价权矩阵根据步骤四确定的灰数的白化权函数，计算得到灰色评估权值及灰色评价权矩阵步骤六：计算综合评估结果将步骤二得到的权重值和步骤五得到的灰色评价权矩阵，得到综合评价结果；步骤七：综合评估结果的应用根据最大隶属度原则，通过步骤六计算得到的综合评估结果，确定评估对象的层次水平，为评估对象后续策略提供依据。所述的步骤一中将评估对象分解成若干指标元素采用的是层次分析法进行分解的。所述的确定评估指标的过程是将指标元素按不同决策目标分成组，再将所分成的组划分为不同的层次；其中，同一层次元素支配下一层次元素，同时受到上一层次元素的支配，形成递阶层次结构底层指标元素即为所确定的评估指标。所述步骤二计算指标权重的具体方法为：根据层次分析法原理，按1～9尺度标准确定步骤一中各评估指标之间的重要度关系，建立判断矩阵A：其中i、j为矩阵中对元素行、列的定义，aij为第i个因素相对于第j个因素重要度关系的比较结果；对矩阵A进行权重计算，得到权重向量w：w＝(w1,w2,…,wm)其中wi为第i个指标元素的权重值。所述的步骤三中的归一化的评价样本矩阵求取过程如下a.对于步骤一中m个评估指标的实际值，进行相应的无量纲归一化处理，对第i个评估指标的实际值进行无量纲归一化处理值为则构成评估指标实际值的归一化处理向量：其中b.根据预设需要得到的n个对m个评估指标的评价结果，则将扩展成m×n的矩阵为n个预设评价结果对第i项指标打分的平均值；对矩阵加摄动矩阵对于摄动矩阵各个元素之间相互独立，且其绝对值符合标准正太分布，即：于是得到归一化评价样本矩阵：D即为改进后的归一化样本矩阵；其中且当dij≤0时，取dij＝0；当dij≥10，取dij＝10。D即为归一化的评价样本矩阵。所述的无量纲归一化处理的方法是a.对评估指标进行定性判断时，给出合理区间进行对比，将原始数据按区间分段取[0，1]间的固定值，然后取平均值；b.对评估指标进行“是非”判断时，原始数据与指标合理值比较，使能则为1，不使能则为0，然后求取平均值归一化；c.对评估指标进行定量判断时，利用变量取值的最大值、最小值，将原始数据转换为预设范围的数据。所述的步骤四确定评价灰类中，评价灰类用“优、良、可、差”或“A、B、C、D”定性方式依次表示灰类等级；灰数集为e＝(e1,e2,…,ep)，ei为对应灰度ki的赋分且应覆盖评估指标归一化数值区间；白化权函数fN(dij)有以下3种形式：a.上端级，灰数区间为b.中间级，灰数区间为c.下端级，灰数区间为其中fN(dij)为第N(N＝1,2,…,p)个白化权函数，针对灰度集和灰数集，在评价最上端和评价最下端分别用上端级和下端级白化权函数，其余用中间级白化权函数。所述的步骤五计算灰色评估权值及评价权矩阵的过程为：对于第i个评估指标，第N(N＝k1,k2,k3,k4…)个评估灰类的灰色评估系数记为xi,N，评估灰类的总灰色评估系数记为xi，属于第N个评估灰类的灰色评估权重记为ri,N，则有：从而有灰色评价权向量ri为：ri＝(ri,1,ri,2,…,ri,p)根据m个评价指标对于各评价灰类的灰色评价权向量ri(i＝1,2,…,m)得到灰色评价权矩阵R为：其中：fN(dij)为第N(N＝1,2,…,p)个白化权函数。所述步骤六中综合评估结果的计算的具体过程为：根据步骤二得到的m个评价指标的权重向量为w＝(w1,w2,…,wm)，步骤五得到的灰色评价权矩阵为R，则综合评价结果B通过下式得到B＝w·R＝(b1,b2,…,bp)。有益效果：本专利技术通过构建评估对象层次结构并确定评估指标、计算指标权重、确定归一化的评价样本矩阵、确定评价灰类、计算灰色评估权值及评价权矩阵、计算综合评估结果和综合评估结果的应用七个步骤的评估方法，易于实现样本的评估，通过步骤三确定归一化的评价样本矩阵的过程设置，克服了传统样本评估方法对实时系统数据评估的局限性，有效提高了评估算法的实时性。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚的了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术流程图；图2本专利技术实施例着舰控制器性能指标体系示意图；图3是本专利技术实施例轨迹跟踪精度示意图；图4是本专利技术实施例灰类对应区间及白化函数示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一：根据图1所示的一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，其特征在于，包括如下步骤/n步骤一：构建评估对象层次结构并确定评估指标/n把评估对象分解成多个影响目标决策的指标元素，并根据评估对象得到指标元素的实际值和评估指标及指标个数m；/n步骤二：计算指标权重/n采用层次分析法，对步骤一中的各指标元素进行权重计算，得到各个指标元素的权重值；/n步骤三：确定归一化的评价样本矩阵/n根据步骤一中确定的评估指标，进行归一化的评价样本矩阵的求取；/n步骤四：确定评价灰类/n针对步骤一中的评估对象，通过定性分析确定评价灰类的灰类集、灰数集以及灰数的白化权函数；/n步骤五：计算灰色评估权值及灰色评价权矩阵/n根据步骤四确定的灰数的白化权函数，计算得到灰色评估权值及灰色评价权矩阵/n步骤六：计算综合评估结果/n将步骤二得到的权重值和步骤五得到的灰色评价权矩阵，得到综合评价结果；/n步骤七：综合评估结果的应用/n根据最大隶属度原则，通过步骤六计算得到的综合评估结果，确定评估对象的层次水平，为评估对象后续策略提供依据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，其特征在于，包括如下步骤
步骤一：构建评估对象层次结构并确定评估指标
把评估对象分解成多个影响目标决策的指标元素，并根据评估对象得到指标元素的实际值和评估指标及指标个数m；
步骤二：计算指标权重
采用层次分析法，对步骤一中的各指标元素进行权重计算，得到各个指标元素的权重值；
步骤三：确定归一化的评价样本矩阵
根据步骤一中确定的评估指标，进行归一化的评价样本矩阵的求取；
步骤四：确定评价灰类
针对步骤一中的评估对象，通过定性分析确定评价灰类的灰类集、灰数集以及灰数的白化权函数；
步骤五：计算灰色评估权值及灰色评价权矩阵
根据步骤四确定的灰数的白化权函数，计算得到灰色评估权值及灰色评价权矩阵
步骤六：计算综合评估结果
将步骤二得到的权重值和步骤五得到的灰色评价权矩阵，得到综合评价结果；
步骤七：综合评估结果的应用
根据最大隶属度原则，通过步骤六计算得到的综合评估结果，确定评估对象的层次水平，为评估对象后续策略提供依据。


2.如权利要求1所述的一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，其特征在于：所述的步骤一中将评估对象分解成若干指标元素采用的是层次分析法进行分解的。


3.如权利要求1所述的一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，其特征在于：所述的确定评估指标的过程是将指标元素按不同决策目标分成组，再将所分成的组划分为不同的层次；其中，同一层次元素支配下一层次元素，同时受到上一层次元素的支配，形成递阶层次结构底层指标元素即为所确定的评估指标。


4.如权利要求1所述的一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，其特征在于，所述步骤二计算指标权重的具体方法为：根据层次分析法原理，按1～9尺度标准确定步骤一中各评估指标之间的重要度关系，建立判断矩阵A：



其中i、j为矩阵中对元素行、列的定义，aij为第i个因素相对于第j个因素重要度关系的比较结果；
对矩阵A进行权重计算，得到权重向量w：
w＝(w1,w2,…,wm)
其中wi为第i个指标元素的权重值。


5.如权利要求1所述的一种基于归一化样本的灰色层次评估方法，其特征在于：所述的步骤三中的归一化的评价样本矩阵求取过程如下
a.对于步骤一中m个评估指标的实际值，进行相应的无量纲归一化处理，对第i个评估指标的实际值进行无量纲归一化处理值为则构成评估指标实际值的归一化处理向量：其中
b.根据预设需要得到的n个对m个评估指标的评价结果，则将扩展成m×n的矩阵




为n个预设评价结果对第i项指标打分的平均值；
对矩阵加摄动矩阵


...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，尹海韬，郗珂庆，吴连波，胡昊，高俊丽，李艳，陈怡，
申请(专利权)人：西安航天动力测控技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61