CN109784762A - 一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，属于舰船装备安全性评估领域。该方法首先基于层次分析法对舰船装备安全性待选评估参数进行重要度排序，建立舰船装备安全性评估指标集；然后基于证据推理构建数据融合模型，建立识别框架与基本可信度，并给出证据冲突的判断依据，并将舰船装备安全性评估指标合成信度函数；最后基于信度函数评估舰船装备的安全性。本发明能够减轻舰船装备安全性评估指标选定的盲目性，准确构建舰船装备安全性的评估指标体系，减轻专家群体评估数据的主观性，实现舰船装备安全性的快速准确评估。

Description

一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法

技术领域

本发明属于舰船装备安全性评估领域，具体涉及基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，可用于舰船装备的使用管理与评估决策。

背景技术

舰船装备的安全性，表征舰船装备在规定条件下和规定时间内，以可接受的风险执行规定功能的能力，即不导致人员伤亡，危害健康或环境，以及不对其它装备或财产造成破坏和损伤的能力，也表征舰船装备将伤害或损坏的风险限制在可接受水平的能力，属于舰船装备“六性”的组成部分，是舰船装备的重要质量特性之一。舰船装备的安全性评估，旨在评价分析舰船装备在遂行常态化、多样化军事任务的过程中，可能存在的危险环节或有害因素，以及该环节或因素可能导致的安全性事故的可能性与严重程度，并根据舰船装备安全性的评估结果，指导舰船装备的使用管理与任务制定，进而确保舰船装备安全、长效、可靠性地服役与运行。

关于舰船装备安全性评估的技术方法，通常是基于装备隶属关系对舰船装备进行逐层拆解细分，然后采用自底至顶的形式对所属设备群的人员配置、设备状况、使用情况等影响因素进行评估分析，并基于此构建舰船装备安全性的多级评估指标体系，最后依据专家经验对上述指标进行评分，以评价舰船装备的安全性。

上述方法虽然可在一定程度上反映舰船装备的安全性，但仍存在部分缺陷并具体表现为：一是安全性评估指标的选定存在盲目性，缺少切实有效的安全性指标选定方法，部分与舰船装备安全性弱相关的设备或参数被视为重要影响因素并计入评估过程，从而导致评估结果的准确性不足；二是安全性评估指标体系过于庞杂，尤其是针对由多级设备群组成的舰船装备，其指标体系的层级多、参数多、种类多，若将所有安全性指标都计入评估过程，则可能导致评估过程繁琐复杂；三是由于基于专家群体的评估数据具有主观性，且意见相左的专家评分可能导致评估失败，因此如何保证基于专家群体的安全性评估结果准确有效，仍是舰船装备安全性评估中函待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，该方法能够减轻舰船装备安全性评估指标选定的盲目性，准确构建舰船装备安全性的评估指标体系，减轻专家群体评估数据的主观性，实现舰船装备安全性的快速准确评估。

一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：基于层次分析法对舰船装备安全性待选评估参数进行重要度排序，建立舰船装备安全性评估指标集；

步骤2：基于证据推理构建数据融合模型，建立识别框架与基本可信度，并给出证据冲突的判断依据，并将舰船装备安全性评估指标合成信度函数；

步骤3：基于信度函数，评估舰船装备的安全性。

进一步地，所述步骤1中建立舰船装备安全性评估指标集的过程如下：

步骤101：定义舰船装备安全性待选评估参数序列S'＝(S₁ S₂ … S₉)，其中，S_i为舰船装备安全性的第i个待选评估参数，N为待选评估参数的总数；

步骤102：构建N阶判断矩阵J_S＝(J_Sij)，其中，J_Sij表示参数序列中，待选评估参数S_i相对于待选评估参数S_j的相对重要度数值；

步骤103：将判断矩阵J_S的每个元素按列归一化，分别得到N个列向量Ψ_S1，Ψ_S2，…，Ψ_SN以及同阶转化矩阵并构建满足方程J_SΩ_S＝λ_{S max}Ω_S的排序权向量Ω_S＝(ω_S1 ω_S2 … ω_SN)^T，进而将矩阵的元素按行相加，归一化后转为列向量，进而求解排序权向量Ω_S：

步骤104：对判断矩阵J_S进行一致性校验，求解判断矩阵J_S的特征值向量λ_S，进而通过λ_S求解判断矩阵J_S的最大特征值λ_{S max}，进而通过λ_{S max}求解判断矩阵J_S的一致性指标CI_S，进而通过CI_S求解判断矩阵J_S的协调率CR_S；

步骤105：当判断矩阵J_S的协调率CR_S小于设定阈值时，则认为判断矩阵J_S满足一致性要求，排序权向量Ω_S有效，可进行步骤106，即构建安全性评估指标集，当判断矩阵J_S的协调率CR_S大于设定阈值时，则认为判断矩阵J_S不满足一致性要求，排序权向量Ω_S无效，需返回步骤102，重新构建判断矩阵J_S，直至判断矩阵J_S的协调率CR_S小于设定阈值；

步骤106：根据满足一致性校验的排序权向量Ω_S中各元素的数值，按照降序方式重新排列待选评估参数序列S'，并取前n(n≤N)个为最终参与决策的评估指标，进而得到舰船装备安全性评估指标集S。

进一步地，所述步骤2中舰船装备安全性评估指标合成信度函数的过程如下：

步骤201：基于Delphi法对舰船装备安全性评估指标集S中所有指标进行赋值；

步骤202：将舰船装备安全性评估指标S_i的数值s_i0按照标准正态分布进行标准化；

步骤203：构造舰船装备安全性识别框架Θ_S＝(θ_S1,θ_S2,…,θ_SL)，其中，L为舰船装备安全性的等级总数，θ_Sl为舰船装备安全性的第l个等级；

步骤204：根据舰船装备安全性识别框架Θ_S，构建基本可信度m_S，并分别求解舰船装备安全性评估指标S_i处于不同等级的基本可信度：

其中，a等于当置信水平为α时的半区间长度；

步骤205：构建冲突因子κ_S以判断不同证据之间的冲突程度并表示为

步骤206：当冲突因子κ_S小于设定阈值时，则认为证据之间的冲突程度满足要求，可对现有证据进行合成，即进行步骤207；当冲突因子κ_S大于设定阈值时，则认为证据之间的冲突程度不满足要求，不能对现有证据进行合成，需返回步骤201，重新基于Delphi法对舰船装备安全性评估指标集S中所有指标进行赋值直至冲突因子κ_S小于设定阈值；

步骤207：根据正交和规则，合成信度函数Bel_S：

进一步地，所述步骤3中的评估过程如下：

步骤301：将所求信度函数Bel_S1，Bel_S2，…，Bel_SL进行降序排列，其中置信水平最高的等级max{Bel_S1,Bel_S2,…,Bel_SL}即为舰船装备安全性的定性评估等级；

步骤302：根据舰船装备安全性识别框架Θ_S＝(θ_S1,θ_S2,…,θ_SL)，设定对应评分集合为D_S＝(d_S1,d_S2,…,d_SL)，进而求解舰船装备安全性的定量评估值：

有益效果：

1、本发明在构建舰船装备安全性评估指标集时，是基于层次分析法构建了相应的判断矩阵，进而通过排序权向量实现了评估指标体系的剪裁与优化，在保证评估准确性的同时，剔除了弱相关评估指标，提高了舰船装备安全性的评估效率。

2、本发明在处理基于专家群体的评估指标数据时，是基于证据推理构建数据融合模型，并通过数据预处理方法减小了评分误差对评估结果的影响，提出了专家群体意见冲突的判断依据与解决方法，并通过信度函数减小了专家群体主观认知的不确定性，进而确保了舰船装备安全性评估的准确性。

附图说明

图1为本发明基于证据推理的舰船装备安全性评估方法实现的流程图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，以V₁舰为评估对象，对遂行M₁任务的安全性进行评估分析。为便于简明表述，选取事故率、安全可靠度、损失率、风险等级、技术状态、使用用途、服役年限、整机性能、人员配置等9项参数为待选评估参数。如附图1所示，该方法的实现步骤如下：

步骤1：基于层次分析法对V₁型舰遂行M₁任务的安全性待选评估参数进行重要度排序，建立V₁型舰遂行M₁任务的安全性评估指标集；

步骤101：设事故率为S₁，安全可靠度为S₂，损失率为S₃，风险等级为S₄，技术状态为S₅，使用用途为S₆，服役年限为S₇，整机性能为S₈，人员配置为S₉，进而基于上述9项待选评估参数，构建V₁型舰遂行M₁任务的安全性待选评估参数序列S'＝(S₁ S₂ … S₉)；

步骤102：构建9阶判断矩阵J_S＝(J_Sij)，其中，J_Sij表示参数序列中，待选评估参数S_i相对于待选评估参数S_j的相对重要度数值；由于每一个安全性参数S_i相对其自身的相对重要度数值恒为1，故J_Sii≡1，且根据比较一致性原则，可知J_Sij＝1/J_Sji，进而得到安全性待选评估参数的判断矩阵J_S：

步骤103：将判断矩阵J_S的所有元素按列归一化，分别得到如下9个列向量：

Ψ_S1＝(0.255 0.128 0.084 0.128 0.064 0.128 0.064 0.084 0.064)^T

Ψ_S2＝(0.273 0.136 0.068 0.136 0.068 0.136 0.068 0.068 0.045)^T

Ψ_S3＝(0.222 0.148 0.074 0.148 0.037 0.148 0.074 0.074 0.074)^T

Ψ_S4＝(0.286 0.143 0.071 0.143 0.047 0.143 0.047 0.071 0.047)^T

Ψ_S5＝(0.211 0.105 0.105 0.158 0.053 0.158 0.053 0.105 0.053)^T

Ψ_S6＝(0.286 0.143 0.071 0.143 0.047 0.143 0.047 0.071 0.047)^T

Ψ_S7＝(0.235 0.118 0.059 0.177 0.059 0.177 0.059 0.059 0.059)^T

Ψ_S8＝(0.222 0.148 0.074 0.148 0.037 0.148 0.074 0.074 0.074)^T

Ψ_S9＝(0.222 0.167 0.056 0.167 0.056 0.167 0.056 0.056 0.056)^T

以及同阶转化矩阵并构建满足方程J_SΩ_S＝λ_SmaxΩ_S的排序权向量Ω_S＝(ω_S1 ω_S2 … ω_S9)^T，进而将同阶转化矩阵的元素按行相加，归一化后转为列向量，进而求解排序权向量Ω_S：

步骤104：为保证判断矩阵J_S具有一致性或偏离一致性程度在允许范围内，并保证排序权向量Ω_S完全反映各元素之间的相对重要程度，避免出现违背常识的情况，故对判断矩阵J_S进行一致性校验，进而求解特征值向量λ_S：

λ_S＝J_SΩ_S

＝(2.244 1.254 0.671 1.366 0.474 1.366 0.548 0.671 0.525)^T进而求解判断矩阵J_S的最大特征值λ_{S max}：

进而求解判断矩阵J_S的一致性指标CI_S：

进而求解判断矩阵J_S的协调率CR_S：

其中，RI表示平均随机一致性指标，是多个随机判断矩阵特征值的算数平均数，具体数值如表1所示；

表1随机矩阵的一致性值

n	3	4	5	6	7	8	9	10
									RI	0.58	0.94	1.12	1.24	1.32	1.41	1.46	1.49

步骤105：设一致性阈值为0.1，由于判断矩阵J_S的协调率CR_S＝0.009<0.1，因此判断矩阵J_S满足一致性要求，排序权向量Ω_S有效，可进行步骤106，即构建安全性评估指标集；

步骤106：根据排序权向量Ω_S中各元素的数值，按照降序方式重新排列待选评估参数序列S'＝(S₁ S₄ S₆ S₂ S₃ S₈ S₇ S₉ S₅)，并取前4个为最终参与决策的评估指标，进而得到V₁型舰遂行M₁任务的安全性评估指标集S＝(S₁ S₄ S₆ S₂)，即选定事故率S₁，风险等级S₄，使用用途S₆，安全可靠度S₂为V₁型舰遂行M₁任务的安全性评估指标；

步骤2：基于证据推理构建数据融合模型，建立识别框架与基本可信度，并给出证据冲突的判断依据，并将舰船装备安全性评估指标合成信度函数；

步骤201：基于Delphi法对V₁型舰遂行M₁任务的安全性评估指标集S中所有指标进行赋值，进而得到V₁型舰O₁海域的安全性评估指标的评分向量为S₀＝(0.93 0.84 0.770.89)；

步骤202：将V₁型舰遂行M₁任务的安全性评估指标S_i的数值s_i0按照标准正态分布进行标准化，即s_i＝a|(s_i0-e_i1)/(s_i1-s_iL)|，且当置信水平α＝0.99时，半区间长度为a＝2.576，并设s_i1＝0，s_iL＝1，进而评分向量S₀标准化后为S＝(0.180 0.412 0.592 0.283)；

步骤203：构造V₁型舰遂行M₁任务的安全性识别框架Θ_S＝(θ_S1,θ_S2,θ_S3)，分别对应优、中、劣三个等级；

步骤204：根据V₁型舰遂行M₁任务的安全性识别框架Θ_S，构建基本可信度m_S，并分别求解安全性评估指标S_i处于不同等级的基本可信度：

再将评分向量S＝(0.180 0.412 0.592 0.283)代入上式，得到事故率S₁、风险等级S₄、使用用途S₆、安全可靠度S₂的基本可信度并如表2所示：

表2评估指标的基本可信度

步骤205：构建冲突因子κ_S以判断不同证据之间的冲突程度，以事故率S₁和风险等级S₄的冲突判断为例，求解其组合结果并如表3所示：

表3事故率S₁和风险等级S₄的组合结果

进而求解冲突因子

步骤206：设冲突因子阈值为0.7，由于冲突因子因此证据之间的冲突程度满足要求，可对现有证据进行合成，即进行步骤207；

步骤207：根据正交和规则：

以和为例，合成信度函数

同理，求解和的冲突因子并合成信度函数进而求解和的冲突因子并合成信度函数合成结果如表4所示：

表4组合结果

步骤3：基于信度函数，评估舰船装备的安全性；

步骤301：将所求信度函数Bel_S1＝0.987，Bel_S2＝0.012，Bel_S3＝0.001进行降序排列，其中置信水平最高的等级θ_S1即为V₁型舰遂行M₁任务的安全性定性评估等级，即评估结论为优。

步骤302：根据V₁型舰遂行M₁任务的安全性识别框架Θ_S＝(θ_S1,θ_S2,θ_S3)，设定对应评分集合为D_S＝(100,60,0)，进而求解V₁型舰遂行M₁任务的安全性定量评估值：

由表4可知，通过指标筛选所得到的4项评估指标，经过3次数据融合，数值解明显收敛(信度达到98％以上)，不确定性显著降低，其评估结论已具备较好的决策指导意义；若不通过指标筛选，采用原始9项指标进行评估，额外增加5个指标参与评估，虽然可得到相同的评估结论，但需要额外增加5次数据融合，额外判断5次证据冲突，额外增加65次数值计算，进而大幅增加了评估算法的时间复杂度。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1：基于层次分析法对舰船装备安全性待选评估参数进行重要度排序，建立舰船装备安全性评估指标集；

步骤2：基于证据推理构建数据融合模型，建立识别框架与基本可信度，并给出证据冲突的判断依据，并将舰船装备安全性评估指标合成信度函数；

步骤3：基于信度函数，评估舰船装备的安全性。

2.如权利要求1所述的基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，其特征在于，所述步骤1中建立舰船装备安全性评估指标集的过程如下：

步骤101：定义舰船装备安全性待选评估参数序列S'＝(S₁ S₂ … S₉)，其中，S_i为舰船装备安全性的第i个待选评估参数，N为待选评估参数的总数；

步骤102：构建N阶判断矩阵J_S＝(J_Sij)，其中，J_Sij表示参数序列中，待选评估参数S_i相对于待选评估参数S_j的相对重要度数值；

步骤103：将判断矩阵J_S的每个元素按列归一化，分别得到N个列向量Ψ_S1，Ψ_S2，…，Ψ_SN以及同阶转化矩阵并构建满足方程J_SΩ_S＝λ_SmaxΩ_S的排序权向量Ω_S＝(ω_S1 ω_S2 … ω_SN)^T，进而将矩阵的元素按行相加，归一化后转为列向量，进而求解排序权向量Ω_S：

步骤104：对判断矩阵J_S进行一致性校验，求解判断矩阵J_S的特征值向量λ_S，进而通过λ_S求解判断矩阵J_S的最大特征值λ_Smax，进而通过λ_Smax求解判断矩阵J_S的一致性指标CI_S，进而通过CI_S求解判断矩阵J_S的协调率CR_S；

步骤105：当判断矩阵J_S的协调率CR_S小于设定阈值时，则认为判断矩阵J_S满足一致性要求，排序权向量Ω_S有效，可进行步骤106，即构建安全性评估指标集，当判断矩阵J_S的协调率CR_S大于设定阈值时，则认为判断矩阵J_S不满足一致性要求，排序权向量Ω_S无效，需返回步骤102，重新构建判断矩阵J_S，直至判断矩阵J_S的协调率CR_S小于设定阈值；

步骤106：根据满足一致性校验的排序权向量Ω_S中各元素的数值，按照降序方式重新排列待选评估参数序列S'，并取前n(n≤N)个为最终参与决策的评估指标，进而得到舰船装备安全性评估指标集S。

3.如权利要求2所述的基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，其特征在于，所述步骤2中舰船装备安全性评估指标合成信度函数的过程如下：

步骤201：基于Delphi法对舰船装备安全性评估指标集S中所有指标进行赋值；

步骤202：将舰船装备安全性评估指标S_i的数值s_i0按照标准正态分布进行标准化；

步骤203：构造舰船装备安全性识别框架Θ_S＝(θ_S1,θ_S2,…,θ_SL)，其中，L为舰船装备安全性的等级总数，θ_Sl为舰船装备安全性的第l个等级；

步骤204：根据舰船装备安全性识别框架Θ_S，构建基本可信度m_S，并分别求解舰船装备安全性评估指标S_i处于不同等级的基本可信度：

其中，a等于当置信水平为α时的半区间长度；

步骤205：构建冲突因子κ_S以判断不同证据之间的冲突程度并表示为

步骤206：当冲突因子κ_S小于设定阈值时，则认为证据之间的冲突程度满足要求，可对现有证据进行合成，即进行步骤207；当冲突因子κ_S大于设定阈值时，则认为证据之间的冲突程度不满足要求，不能对现有证据进行合成，需返回步骤201，重新基于Delphi法对舰船装备安全性评估指标集S中所有指标进行赋值直至冲突因子κ_S小于设定阈值；

步骤207：根据正交和规则，合成信度函数Bel_S：

Bel_S＝[(m_S1⊕m_S2)⊕m_S3]⊕…⊕m_Sn}。

4.如权利要求3所述的基于证据推理的舰船装备安全性评估方法，其特征在于，所述步骤3中的评估过程如下：

步骤301：将所求信度函数Bel_S1，Bel_S2，…，Bel_SL进行降序排列，其中置信水平最高的等级max{Bel_S1,Bel_S2,…,Bel_SL}即为舰船装备安全性的定性评估等级；

步骤302：根据舰船装备安全性识别框架Θ_S＝(θ_S1,θ_S2,…,θ_SL)，设定对应评分集合为D_S＝(d_S1,d_S2,…,d_SL)，进而求解舰船装备安全性的定量评估值：