系統(tǒng)仿真可信度評估的研究.pdf

1、系統(tǒng)仿真的可信度評估一直是仿真研究方向內一個熱點問題。如何對仿真進行可信度評估，是仿真技術發(fā)展過程中不可忽略的關鍵，開展可信度評估研究對我國仿真技術的發(fā)展具有重要的意義。
　　為了將多層次、多因素、復雜的評估問題用科學的計量方法進行量化處理，首先必須針對評估對象構造一個科學的評估指標體系。實際當中，體系中各個指標對評估對象的影響程度不一，則確定各個指標對評估對象的影響程度是整個評估過程中重要的一部分。本文主要包括以下研究內容：

2、r>　　首先為了獲得系統(tǒng)仿真可信度的求解模型，首先要了解系統(tǒng)以及仿真可信度的真正含義。介紹了系統(tǒng)的概念，對于系統(tǒng)仿真研究進行了進一步了解，將仿真可信度與仿真置信度做了對比研究，確定了仿真可信度的真正含義。并面向待評估的數(shù)據做了預處理研究。
　　然后對模糊綜合評判法、物元分析法、層次分析法及灰色關聯(lián)分析法四種可信度評估方法進行分析。分析了上述四種評估方法的理論、特點以及適用范圍，找到了各個方法中的不足之處。其中模糊綜合評估法隸屬度函

3、數(shù)的確定太過主觀、灰色關聯(lián)分析法和物元分析法對評估指標體系權重分配、層次分析中判斷矩陣的確定都是待解決的問題。最后通過基于灰色關聯(lián)分析的方法，說明了如何對系統(tǒng)進行仿真可信度的評估。還有就是對BP神經網絡、粗糙集理論、遺傳算法以及主成分分析法四種求取指標權重的方法進行研究。分析了上述四種方法的理論、特點以及適用范圍，總結出每個方法如何彌補評估方法不足之處的過程。其中BP神經網絡是利用關聯(lián)分析來找到輸入與輸出的關系；粗糙集理論利用不可分辨關

4、系確定條件屬性與決策屬性的權重大??；遺傳算法則是利用尋優(yōu)的方式確定每個待評估指標的權重；主成分分析則是利用每個指標與主成分的關系來確定指標的權重的。最后簡單闡明了BP神經網絡、粗糙集理論、遺傳算法以及主成分分析法如何工作的過程。
　　最后一部分確定了綜合可信度評估方法，并以其中基于粗糙集和灰色關聯(lián)分析的仿真可信性評估方法對實際案例進行分析，說明綜合評估方法的合理性。最后分析了MATLAB圖形用戶界面（Graphical User