【技术实现步骤摘要】
一种基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法及系统
本专利技术涉及建模仿真领域，具体地，涉及一种基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法及系统。
技术介绍
武器装备体系评估是军事领域的研究热点，广泛的应用于各种武器装备论证研究中，对于新武器研制，装备设计、论证与优化配置，作战理论研究等都具有重要的意义。利用仿真手段对武器装备体系进行评估，因其在应用上的经济性、安全性、可重复性、无破坏性、不受气候条件限制、不受场地空间限制等优点而得到广泛应用。模型的可信度是体系仿真关注的问题。通常采用结果验证的方法来对模型的可信度进行评估，所谓结果验证是指考察模型输出是否充分接近真实系统的行为过程，现有的结果验证方法可分为定性方法以及定量方法两大类。根据分析对象的不同分为面向静态数据和面向动态数据两类。上述结果验证方法均需要有大量的真实系统的输出与仿真模型输出进行对比，对于蓝方模型，通常不存在真实系统的输出，因此给蓝方模型的可信度评估带来了困难。文献[复杂仿真系统可信度量化研究]提出一种复杂仿真系统可信度量化方法，使用模糊集理论获取底...
【技术保护点】
1.一种基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法，其特征在于，包括：/n步骤M1：将蓝方模型输出数据Y
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法，其特征在于，包括：
步骤M1：将蓝方模型输出数据Ysi转换为证据理论表示，记为仿真输出；
步骤M2：根据专家经验评估蓝方模型的实际系统输出的估计值，记为参考输出；
步骤M3：对所有蓝方模型的仿真输出和参考输出分别进行证据合成；
步骤M4：基于仿真输出和参考输出分别进行证据合成的基础上，采用证据距离对仿真输出和参考输出进行一致性度量；
步骤M5：根据证据距离对仿真输出和参考输出进行一致性度量，计算最终的可信度；
所述蓝方模型是对敌方装备进行建模的模型。
2.根据权利要求1所述的基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤M1包括：
Ysi＝{x1,x2,...xn}为样本数据，样本均值为分别确定以为中心的k个最小区间记为A1,A2,...Ak；样本值落入上述区间的概率分别为p1,p2,...pk-1,1；其中Δ1＜Δ2＜...＜Δk，p1＜p2＜...＜pk-1＜1；此时有Bel(A1)＝p1,Bel(A2)＝p2,...,Bel(Ak-1)＝pk-1,Bel(Ak)＝1；Δ表示一个小量，在样本均值的基础上增加和减少一个小量，形成区间；
则仿真输出的基本概率分配，即蓝方模型输出数据Ysi转换为证据理论msi表示为
m(A1)＝Ble(A1)(1)
m(Aj)＝Ble(Aj)-Ble(Aj-1)其中，(2≤j≤k)(2)
msi＝{m＝(A1),...,m＝(Ak)}(3)
其中，Bel为似然函数。
3.根据权利要求1所述的基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤M2包括：领域专家给出的估计值为蓝方模型的实际系统输出的描述形式，具体为给出变量的取值范围与具体的概率分配，具体形式如下表所示：
其中A*L、A*U为取值区间的上下界，概率分配满足P1+P2+……+PO＝1，最终的参考输出的基本概率分配为mRi为：
m(A1)＝P1
…
m(AO)＝PO(4)
mRi＝{m(A1)＝p1,m(A2)＝p2,...m(AO)＝pO}(5)。
4.根据权利要求1所述的基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤M3中对所有蓝方模型的仿真输出和参考输出分别进行证据合成包括：
证据合成公式如下：
其中，wi为各指标所对应的权重，m表示指标个数，mi(A)表示第i个指标的基本概率分配，m1,...,m(A)表示m个指标最终合成的基本概率分配。
5.根据权利要求1所述的基于证据理论的蓝方模型可信度评估方法，其特征在于，所述步骤M4中一致性度量包括：
其中，表示向量之间的内积，dBPA(ms,mR)表示ms,mR的证据距离，ms表示仿真输出的基本概率分配，mR表示参考输出的基本概率分配，表示仿真输出基本概率分配的向量，表示参考输出基本概率分配的向量；
其中，N表示非负整数集，表示向量的模，Θ表示证据理论的辨识框架；
所述步骤M5包括：最终可信度计算公式如下：
C(mS,mR)＝1-dBPA(mS,mR)(9)。
6.一种基于证据理论的蓝方模型可信度评估系统，其特征在于，包括：
模块M1：将蓝方模型输出数据Ysi转换为证据理论表示，记为仿真输出；
技术研发人员：钱晓超，陆营波，陈顶，洪泽华，陆志沣，
申请(专利权)人：上海机电工程研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31
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