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【发明授权】一种新研装备备件品种确定方法_中国人民解放军战略支援部队航天工程大学_202110406598.4 

申请/专利权人:中国人民解放军战略支援部队航天工程大学

申请日:2021-04-15

公开(公告)日:2022-11-25

公开(公告)号:CN113034033B

主分类号:G06Q10/06

分类号:G06Q10/06;G06Q10/00

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2022.11.25#授权;2021.07.13#实质审查的生效;2021.06.25#公开

摘要:本发明涉及装备维修保障技术领域,公开的一种新研装备备件品种确定方法,通过模糊粗糙定义、犹豫模糊粗糙集决策的备件品种确定模型,构建了备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统,及风险偏好系数的数值延拓法和改进包含度计算的属性约简和规则获取,具体步骤:计算所有决策条件选择,得到条件属性重新组合后的犹豫模糊决策信息,计算组合后犹豫模糊决策信息表中条件属性在决策属性中的包含度,逐项删减条件属性,并计算新的决策规则,若不变,则说明删减的条件属性冗余去掉,并重复计算,从而得到最大决策约简集。本发明给出备件品种确定的提取方法。解决了信息不完备条件下决策信息运用问题。验证了方法的效果,具有广泛的应用价值及应用场景。

主权项:1.一种犹豫模糊粗糙集的新研装备备件品种确定方法,其特征是:其步骤如下:1模糊粗糙定义1.1犹豫模糊集,犹豫模糊集是模糊集的拓展形式,其每个元素是若干个可能值组成的集合,犹豫模糊集的数学表达式,定义1设X为非空集合,则称A={x,hAx|x∈X}1为犹豫模糊集,其中hAx是[0,1]上一些可能隶属值的集合,表示元素x对于集合A的隶属度的集合,h=hAx表示一个犹豫模糊元素,为方便,将X上所有犹豫模糊集构成的集合记为HFX;定义2设h为犹豫模糊元素,则称为h的得分值,称 为h的偏差度,其中lh为h中元素的个数,对于两个犹豫模糊元素h1和h2,其比较和排序方法为:1若sh1<sh2,则h1<h2;2若sh1=sh2,则:i若则h1=h2;ii若则h1>h2;iii若则h1<h2;定义3设hAx和hBx为两个元素个数均为lh的犹豫模糊元,则二者的交、并关系运算分别表示为:1交 2并 由上式知,两个犹豫模糊元相交后的元素为相交前各对应元素的较小值,两个犹豫模糊元相并后为相并前各对应元素的较大值;1.2粗糙集,建立决策信息表-利用等价关系求取上、下近似-属性约简-获取简化的决策,定义如下,定义4设四元组S=U,A,V,f,其中,U={x1,x2,…,x|U|}是对象的非空有限集合,称为论域;A={a1,a2,…,a|A|}表示属性的非空有限集合;是全体属性值的集合,Va表示属性a∈A的值域;f:∪×A→V是一个信息函数,它为每个对象xi赋予一个信息值,即对a∈A,有fx,a∈Va,则称S为一个信息系统,信息系统是以二维表格形式构成的数据表,表示对象与属性值之间的关系;当属性集A由条件属性集合C={c1,c2,…,c|c|}和决策属性集合D={d}组成时,A=C∪D,V=VC∪VD,其中,VC为条件属性值的集合,VD为决策属性值的集合,称信息系统S为决策信息系统;定义5设信息系统S=U,A,V,f,则B在I上的等价关系RB为: 若x,y∈RB,则称x和y关于B为等价关系,又称为不可区分关系;显然,这种等价关系满足自反性、对称性和传递性;等价关系RB将论域U划分为一些等价类,记为URB或UB,包含元素x的等价类记为RBx或当S为决策信息系统时,由条件属性集进行的划分称为条件类,由决策属性集进行划分称决策类;定义6设信息系统S=U,A,V,f中,为U的一个子集,R是一个等价关系,则X的下近似RX、上近似正域posRX、负域negRX和边界域bnRX分别表示为: posRX=RX8 下近似是指由知识判断必然属于X的对象组成的集合,也称为正域;上近似是指由现有知识判断可能属于X的对象组成的集合;负域是由现有知识判断肯定不属于X的对象组成的集合;边界域是上近似与下近似之差,即边界域是一个不可判定的区域;如果边界域为空集,则称X关于R是清晰的,反之则是粗糙的;定义7设信息系统S=U,A,V,f中,如果RB=RB-{a},则称属性a在B中是冗余的,否则称属性a在B中是必要的;如果B中的所有属性都是必要的,则称B是独立的;如果任意都有RB=RB′,且B′是独立的,则称B′是B的一个约简,记为RedB=B′;属性约简是指在不影响信息系统决策能力的前提下,通过消除冗余属性,提高信息系统潜在知识的清晰度,刻画条件属性和决策属性的内在联系,获得对决策更有效、使问题更简单的决策规则,从而依据获取的决策规则进行辅助决策;很显然,约简集就是保持信息系统分类能力不变的最小属性子集,这些约简集的交集称为B的核心属性集,简称核或核属性,即:coreB=∩RedB11定义8设决策信息系统s=U,C∪D,V,f,Xi和Yj分别代表UC和UD中的等价类,desXi表示Xi对于各个条件属性值的取值,desYj表示Yj对于决策属性值的取值,则决策规则定义为: 2基于犹豫模糊粗糙集决策的备件品种确定模型,将犹豫模糊集理论和粗糙集理论进行拓展融合,构建备件品种确定的犹豫模糊粗糙集决策模型;2.1构建备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统,由粗糙集信息系统的基本形式,构造形如S=U,A,V,f的备件品种犹豫决策信息系统,其中u={x1,x2,…,x|U|}为某装备系统中所有待确定是否列入备件清单的备件品种,|U|表示集合的基数;A=C∪D,C为备件品种确定的影响因素集,D为是否设置为备件的决策属性集,包括“设置”和“不设置”两个属性;f表示影响因素集与其属性值之间的映射关系,V表示决策人员对影响因素的评价值域,且值域为犹豫模糊集,则S为备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统;2.2基于风险偏好系数的数值延拓,包括两种方式:一是用元素个数较少的犹豫模糊元中的最小值元素将犹豫模糊元补齐,称为悲观延拓法;二是用元素个数较少的犹豫模糊元中的最大值元素进行补齐,称为乐观延拓法;根据备件保障的综合形势进行风险判断,采用基于风险偏好系数的数值延拓法,设θ∈[0,1]为风险偏好系数,则犹豫模糊元hx中需延拓的元素hσ为:hσ=θh++1-θh-13式中,h+为hx中的最大值元素,h-为hx中的最小值元素;当θ=1时,hσ=h+,说明进行的是乐观评价,能够承担较大风险;当θ=0时,hσ=h-,说明进行的是悲观估计,不能够承担任务风险;因此,风险偏好系数θ越大,越能够承担风险,对决策结果的估计也就越乐观;延拓后的犹豫模糊元记为:hx={hσ1x,hσ2x,…,hσnx},其中,σ1,σ2,…,σn为1,2,…m的一个重新排列,按降序对hσix进行排列,hσix为hx中第i大的数值;2.3基于改进包含度计算的属性约简和规则获取,2.3.1包含度的定义与计算,定义9设任意集合A,B,C∈HFX,若映射D:HFX×HFX→[0,1]满足:10≤DBA≤1;23DAC≤DBC;则称D为HFX上的包含度;首先基于风险偏好系数对犹豫模糊元的数值进行延拓,进而既考虑得分函数,又考虑数值延拓后的上下界元素的综合影响,给出犹豫模糊集包含度计算公式如下; 证明:1显然,0≤DBA≤1;2若则且由定义2知,在相同风险系数θ下,故 3若则且同样得相同风险系数θ下, 故 同理,证DAC≤DBC,证毕;2.3.2属性约简条件与规则获取定义10设为决策条件选择,则 称为决策条件选择在属性B上的投影;设D··为犹豫模糊包含度,则对于记 定义11若对式MAlj|aj∈A=MBlj|aj∈B成立,则称B为犹豫模糊决策信息系统S的最大决策协调集;若B是S的最大决策协调集,且B的任何子集都不是S的最大决策协调集,则称B为S的最大决策约简集;犹豫模糊决策信息系统属性约简和决策规则的具体步骤:输入:犹豫模糊决策信息表S=U,AT,V,f,输出:S的最大决策约简集和决策规则,步骤1:计算所有决策条件选择,得到条件属性重新组合后的犹豫模糊决策信息表;步骤2:计算组合后犹豫模糊决策信息表中条件属性在决策属性中的包含度;步骤3:根据定义8,依据包含度获取决策规则;步骤4:逐项删减条件属性,并计算新的决策规则,若规则不变,则说明删减的条件属性冗余,去掉,并重复计算,以此类推,否则条件属性为必要的,保留,从而得到最大决策约简集。

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