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摘要:
传统的评估方法在指标体系获取、模型建立及专家资源数量等方面都会受到各种主观因素的影响和制约,从而降低评估结果的客观性及正确性.为了克服传统方法的缺点,基于粗糙集理论并结合相关机器学习算法,以导弹武器在寿命周期中的质量数据为基础,从中自动分析、提取导弹武器的质量性能评估规则,进而对导弹武器当前的质量状况给出评估.阐述了该评估方法的理论依据,设计并实现了规则提取及评估中的算法步骤.该评估方法以客观的质量信息为基础,不依赖于任何先验知识,不受专家资源制约,规避了主观因素的介入,有效提高了评估结论的客观性和正确性.通过小子样数据和大子样数据2种情形下的算例分别对整机级和部件级的武器质量性能进行了模拟评估,评估结果验证了该方法的有效性和正确性.
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文献信息
篇名 基于粗糙集规则提取的导弹武器质量性能评估方法研究
来源期刊 兵工学报 学科 军事
关键词 系统评估与可行性分析 导弹武器 评估 质量性能 粗糙集
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1529-1535
页数 7页 分类号 E927
字数 5368字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2013.12.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李俊 10 65 6.0 8.0
2 张立新 7 32 4.0 5.0
3 孟涛 5 25 3.0 5.0
4 赵韶平 3 38 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
系统评估与可行性分析
导弹武器
评估
质量性能
粗糙集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
出版文献量(篇)
5617
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论文1v1指导