基于信息融合的装备保障能力评估研究论文

基于信息融合的装备保障能力评估研究

徐孙庆

（92493部队60分队，葫芦岛 125000）

摘要：装备保障能力评估是保障工作中不可忽视的一环，评估结果直接影响到保障方案的制定与决策。针对评估过程中存在的多源不确定信息，提出基于信息融合的装备保障能力评估模型，利用证据理论处理不确定性的能力进行建模评估，结果表明，本文方法有效，可用于工程实践。

关键词：信息融合；证据理论；装备保障；评估

0 引言

装备保障能力评估是保障工作中不可忽视的一环，对装备保障能力进行评估有利于及时准确地掌握装备保障能力的水平，并针对性地制定方案进行决策，进而提高装备保障能力^[1]。

装备保障能力评估工作涉及到多源信息，如何有效地融合这些信息并加以有效地利用需要用到信息融合技术^[2]。目前应用较多的信息融合技术有Bayes理论、D-S证据理论、神经网络、模糊理论、粗糙集理论、支持向量机、信息熵等方法^[3]。文献[4-7]从不同方面研究了装备保障能力评估，并尝试对装备保障能力的进行动态评估，取得不错的效果。但上述研究模型多为定性分析，且没有人员素质等指标等加以考虑。

在众多的评估方法中，证据理论能够很好地处理不确定信息，并且不需要先验概率，具有很大的优势，因此本文拟使用证据理论这一方法对装备保障能力进行建模评估，从定量方面入手，使得评估结果更为科学、合理。

1 证据理论的基本概念

D-S证据理论是是一种不确定性、非精确推理方法。

根据宏观经济运行趋势，行业生产、价格走势，以及结构调整变化等综合因素分析判断，预计2018年石油和化工行业主营业务收入12.45万亿元左右，同比增长约11%；其中，化学工业主营收入约为7.83万亿元，增长8%。

假设存在一个需要判决的事件，对于该事件我们所能认识用到的所有可能答案的集合用Θ表示，并且在Θ中，Θ被定义为识别框架，表示的是这些互不相容的完备假设的集合，可用公式（1）表示为：

θ_j表示的是识别框架Θ的一个元素或者事件。

定义1：假设在识别框架中，若集函数表示从集合映射到区间为的幂集），并且满足以下条件：

确定算例结构后，利用ISAGA对式(32)进行仿真计算，算法基础数据设置最大容忍停滞代数为300，其余数据同算法评测时的设置。算例将供应链外部市场需求设置为符合正态分布的随机变量，涉及的所有碳足迹基础数据均来自实际调查数据和GaBi 6.10数据库数据。进一步设置供应商生产过程使用回收原材料比率为0.2，回收商回收产品配比为0.15。为了方便分析，将补充环节碳足迹作为生产准备碳足迹分拆入供应商及制造商生产环节。所有碳足迹单位为容量和运输量单位为件。为了更好地测试算例，共设置了6个多计划周期，产品市场需求数据设置如表3所示，其余数据予以省略。

则称m为识别框架Θ上的基本信任分配函数。

假设某舰船装备保障基地的规划保障资源能力分为优、良、中、差四个等级，在识别框架Θ下表示为Θ ＝ {A，B，C，D}。评价指标选取人力、供应保障、技术资料和设施、保障物资四个指标，其权重为w={0.5，0.2，0.2，0.1}。假设不同指标下的基本概率赋值如表1所示。

假设E₁，E₂分别是识别框架下的两个证据，Bel₁，Bel₂是同一识别框架上的两个信任函数，m₁、m₂分别是两个证据所对应的基本信任分配函数，焦元分别为 A₁，…，A_k和 B₁，…，B_j，若：

那么Dempster合成规则为：

式（6）中，为冲突系数，表示的是各个证据之间的冲突程度。

利用最大基本可信度函数值决策方法，确定装备保障能力的最终评估等级。即合成结果在m（A），m（B），m（C），m（D）四个值中，值最大的即为装备保障能力所处的等级。

2 基于证据理论的装备保障能力评估

根据文献[8]研究总结，本文选取人力、供应保障、技术资料和设施、保障物资四个指标作为衡量装备保障能力的相对独立的证据。由于不同的指标其重要性也不同，因此需要赋予不同指标不同的权重，使评估结果更为准确。

步骤二：为装备保障能力评估选择合适的评价指标，同时建立起证据体；

步骤一：建立起装备保障能力的识别框架；

步骤三：设置各个证据体的基本信任分配值；

步骤四：利用证据理论对证据进行合成；

具体流程如图1所示。

本文针对施工升降机导轨架知识的特点，充分获取现有的设计知识建立知识库，结合知识工程技术，开发基于KBE的施工升降机导轨架快速设计系统。通过标准节实例验证，本文设计开发的系统，实现了在设计过程中获取知识，动态扩充知识库等功能，极大地方便了设计人员建立三维模型和积累知识，缩短了施工升降机导轨架的开发周期，提高了设计效率。

步骤五：根据合成结果进行综合决策。

图1 基于证据理论的装备保障能力评估流程

2.1 识别框架的构建

将装备的保障能力分为优、良、中、差四个等级，在识别框架Θ下表示为：

2.2 装备保障能力指标选取

装备保障能力评估的主要过程包括：

2.3 构建基本可信度函数

不同指标的权重利用专家打分法获取，取值在0～1之间，用w（j）表示不同等级的权重。将第i个指标隶属于第j个等级的隶属度作为指标的基本概率分配值，即m_i（j）表示第i个指标下属于第j个等级的基本概率分配。

2.4 证据的合成

由于不同指标的权重不同，因此需要对不同权重加以考虑，需要对上述合成公式进行修正。本文采用文献[9]提出的统一信度函数模型，如公式（7）所示。

式（7）中，为证据的总冲突；表示分配给证据的冲突的权重，且满足，。

2.5 保障能力等级的确定

观点4：思政课教师职责定位的“人生导师”说。重庆交通大学的姚国星认为，在立德树人视域下，高校思政课教师应扮演学生“人生导师”的角色，即就人生面临的实际问题对大学生传道授业解惑[6]86。

全麦比精制粮食含有更多的纤维素和维生素，但市面上的全麦产品并非全部都由全麦制作。以面包为例，在超市等地不难找到全麦面包，但如果仔细研究配料表会发现，通常配料表的第一项都不是全麦粉。真正的全麦面包颜色微褐，肉眼能看到很多麦麸的小粒，质地也比较粗糙，口感差。但很多商家为了满足消费者口感，多选用白面粉制作，然后加少量焦糖色素染成褐色，但其营养价值远不及真正的全麦面包。

3 仿真验证

定义 2：假设在识别框架 Θ 中，是识别框架Θ上的基本信任分配函数，则由公式（4）定义的函数称作识别框架Θ上的信度函数。

表1 不同评价指标下概率赋值

根据公式（7）对证据进行合成，以m₁、m₂合成为例，计算得冲突系数k=0.7，有：0.49类似的，计算结果如表2所示。

1.2.1 最邻近指数(R) 最邻近点指数(R)表示点状事物的空间分布特征，是表示点状事物的相互邻近程度的地理指标[22]，是一种主要的基于距离的点模式分析方法.

表2 证据合成结果

为了使结果更加直观，会制成直方图如图2所示。

图2 合成结果直方图

由上述图表可知，m₁₂₃₄（A）=0.6027，m₁₂₃₄（B）=0.1567，m₁₂₃₄（C）=0.1680，m₁₂₃₄（D）=0.0726。保障能力处于等级A的可信度值最大，因此可以认为该基地保障能力水平为优。

1例心源性缺血性脑卒中患者个体化治疗方案的制订及分析 ……………………………………………… 张五萍等（11）：1555

4 结束语

装备保障能力的评估需要融合多源信息，本文提出基于信息融合的装备保障能力评估模型，利用证据理论处理不确定问题的能力进行评估建模，并用算例进行仿真验证，结果表明，本文所提方法适应于装备的保障能力评估，可工程化。

由于装备保障能力评估涉及因素非常多，本文仅选用几个进行建模，不够全面，有待进一步的研究。同时对因素间存在冲突的问题没有进一步加以区分，需要进一步完善。

2.1 两组临床疗效对比研究组显效23例，有效21例，无效2例，对照组显效21例，有效22例，无效9例，研究组治疗总有效率（95.65%）高于对照组（82.69%），差异有统计学意义（χ2=4.114，P=0.043）。

参考文献：

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[9]Lefevre E，Colot O.Belief function combination and conflict management[J].InformationFusion，2002，3（2）：149-162.

Research on Equipment Support Capability Evaluation Based on Information Fusion

XU Sun-qing
（Unit 60，No.92493 Troops of PLA，Huludao 125000，China）

Abstract： The evaluation of equipment support capability cannot be ignored in the work of support，and the evaluation results directly affect the formulation and decision-making of the support scheme.In view of the multisource uncertain information in the process of evaluation，this paper proposes an equipment support capability evaluation model based on information fusion，and uses the evidence theory to model and evaluate the uncertainty.The results show that the proposed method is effective.It can be used in engineering practice.

Key words： information fusion；evidence theory；equipment support；evaluation

中图分类号： TP317.4

文献标识码： A

文章编号： 1672-545X（2019）08-0089-03

收稿日期： 2019-05-06