一种武器装备体系的关键作战效能指标的识别方法技术

一种武器装备体系的关键作战效能指标的识别方法、识别装置、电子设备、非瞬时计算机可读存储介质。该方法包括：从数据库中获取指标矩阵；通过至少一个处理器执行以下操作：将指标矩阵变换为标准化矩阵；对标准化矩阵进行加权，得到加权标准化指标矩阵；计算多个指标序列两两之间的灰色关联度，得到灰色关联度矩阵；将灰色关联度矩阵作为主成分分析中的相关系数矩阵，确定相关系数矩阵的特征值和特征向量；得到各个主成分的方差贡献率；从各个主成分中选择前p个主成分；确定武器装备体系中第i个武器装备系统的主成分综合得分；从武器装备体系中各个武器装备系统的作战效能指标中识别关键作战效能指标。别关键作战效能指标。别关键作战效能指标。

【技术实现步骤摘要】
一种武器装备体系的关键作战效能指标的识别方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种武器装备体系的关键作战效能指标的识别方法、识别装置、电子设备、非瞬时计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]未来的战争主要是现代技术特别是高技术条件下的局部战争，其基本作战形式将是诸军兵种联合作战。武器装备体系是由多个功能上相对独立的武器装备系统构成，通过组合，共同实现单个武器装备系统所不具备的综合能力。通过实施一体化的作战行动与指挥，实现单个武器装备系统之间的互连、互通以及互操作，提高武器装备体系的任务可靠性以及作战能力。
[0003]在实践中，需要对武器装备体系中的武器装备系统的各方面的指标进行效能识别以得到关键作战效能指标。武器装备体系的关键作战效能指标是度量武器装备体系在完成作战任务过程中所能支配的资源和所具备的运用资源的手段和效果的工具，是武器装备体系作战效能识别的基础。在此情况下，通过识别武器装备体系的关键作战效能指标，来评判武器装备体系的优劣，就成为装备研发、作战使用及部署的重要前提。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种武器装备体系的关键作战效能指标的识别方法，包括：从数据库中获取指标矩阵，其中，所述指标矩阵表示所述武器装备体系中各个武器装备系统的相应多个作战效能指标，所述武器装备体系包括m个武器装备系统，每个武器装备系统具有n个不同的作战效能指标，m和n均为正整数；通过至少一个处理器执行以下操作：将所述指标矩阵变换为标准化矩阵；通过利用预定义的指标权重对所述标准化矩阵进行加权，得到加权标准化指标矩阵，其中，所述加权标准化指标矩阵包括多个指标序列；通过计算所述多个指标序列两两之间的灰色关联度，得到灰色关联度矩阵；将所述灰色关联度矩阵作为主成分分析中的相关系数矩阵，确定所述相关系数矩阵的特征值和特征向量；根据所述特征值，得到各个主成分的方差贡献率；从所述各个主成分中选择前p个主成分，其中，所述前p个主成分的累计方差贡献率大于预定阈值，p为正整数；基于灰色主成分分析模型，确定所述武器装备体系中第i个武器装备系统的主成分综合得分，i为正整数，0<i≤m；以及基于所述武器装备体系中各个武器装备系统的主成分综合得分，从所述武器装备体系中各个武器装备系统的作战效能指标中识别所述关键作战效能指标。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述灰色主成分分析模型包括：Y
j
＝tu
j
(wz)
ij
，j＝1,2,
…
,p其中，Y
j
表示所述武器装备体系中第i个武器装备系统的第j个主成分得分，tu
j
是对所述灰色关联度矩阵的第j个特征值对应的标准正交特征向量(wz)
ij
进行方向调整后得到的经调整的标准正交特征向量，经调整的标准正交特征向量使得最优样本主成分得分优于最劣样本主成分得分，(wz)
ij
是所述加权标准化指标矩阵中的矩阵元素，其中，F
i
为第i个武器装备系统的主成分综合得分，α(j)表示第j个主成分的归一化权重，λ
j
和λ
k
分别表示所述灰色关联度矩阵的序号为j和k的特征值。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述指标矩阵表示为X＝(x
ij
)
m
×
n
，其中，将所述指标矩阵变换为标准化矩阵包括：对所述指标矩阵进行如下变换，得到所述标准化矩阵：其中，4.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个指标序列表示为
其中，通过计算所述多个指标序列两两之间的灰色关联度，得到灰色关联度矩阵包括：计算不同序列之间的灰色关联度，得到灰色关联度矩阵其中，ε
ij
表示指标序列X
i

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑜，唐宇，郭磊，卢慧玲，刘志强，陈国玖，梁浩哲，孙振华，
申请(专利权)人：军事科学院系统工程研究院系统总体研究所，
类型：发明
国别省市：