CN112329955B - 一种确定装备维修等级的计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种确定装备维修等级的计算方法,包括如下步骤:S1、通过维修体制确定装备维修等级;S2、通过装备技术资料确定装备结构层次;S3、非经济性因素分析;S4、经济性因素分析并构件决策模型;S5、输出维修方案。本发明对装备维修等级进行划分的基础是对影响划分结果的因素进行提炼,对于非经济因素的分析比较简单明了,重点是完成经济性因素的分析,结合专家系统进行打分,构建维修等级划分模型,可以针对实际工作中装备不同的故障原因造成的故障进行快速分类,确定维修等级,节约大量的时间以及维修资源。
Description
技术领域
本发明涉及装备维修技术领域,具体涉及一种确定装备维修等级的计算方法。
背景技术
装备维修等级分为基层级和基地级,基层级维修单位和基地级维修单位在修理手段、检查仪器、检修条件等方面均存在较大的差距。对于发生故障的装备必须要确定其该由基层级修理单位还是基地级修理单位来进行维修,具体解决维修责任不清、故障等级和维修等级划分不清、维修程序不清等实际问题,实现合理分配维修任务、按时完成装备修理的目标。
影响装备维修等级的因素有很多,如故障模式、维修费用、维修难度、维修条件等,现有的方法一般为对装备中不同的部件发生故障时,事先约定其维修等级。实际工作中装备不同的故障原因造成的故障其可维修性是不同的,使用约定的方法确定维修等级容易造成维修资源的浪费等问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种确定装备维修等级的计算方法。
为解决上述技术问题,本发明提供一种确定装备维修等级的计算方法,包括如下步骤:
S1、通过维修体制确定装备维修等级;
S2、通过装备技术资料确定装备结构层次;
S3、非经济性因素分析;
S4、经济性因素分析并构建决策模型;
S5、输出维修方案。
进一步的,进行非经济性因素分析时,考虑装备维修的因素有安全性、保密性、现行维修体制的制约、任务成功性、机动性、人力资源、包装和储存、设施、保障性。
进一步的,针对非经济性因素分析时,采用表格方式填写判断,对于每个因素分别填写结论、级别和备注,结论处填写是和否,级别处填写基层级和基地级,备注处填写装备损坏情况以及无法判断的说明。
进一步的,进行非经济性因素分析时,首先确定是否可以在装备上修理,如果可以则装备维修级别方案是基层级维修,如果不可以则确定是否可以报废,如果是则对装备故障件进行报废,如果不是则确定是否应该在基地级修理,如果是则在基地级维修。
进一步的,非经济性因素分析结果为四类,一是明显应该在基层级维修的,即基层级的技术明显可以修理;二是明显无法修复,必须报废的;三是明显只有基地级才能修理的;四是不能明确界限的,针对不能明确界限的,则进行经济性因素分析。
进一步的,经济性因素分析的影响因素有故障模式、维修费用、维修难度、维修条件、维修时间、故障频度、备件数量、采购价格。
进一步的,在装备维修等级划分中,修理级别有两种可以选择,分别为基层级和基地级,假设其构成的集合记为:A;经济性因素分析的影响因素构成的集合为:B;根据Vague集的基本理论,因此对于任意待评价的维修级别Ai∈A在评价标准Bj∈B下的隶属函数可以用i-vVague集表示为如下形式:
按照以上方法可以得出m×n的矩阵R,记为如下形式:
假设评价标准集合B各个评价标准的权重为ω,即:
ω=(ω1,ω2........ωn)T
令:λ=(λ1,λ2........λm)T=R·ω,所以λi可以作为干扰样式Ai的综合评价,在这里称为评价函数E,即:
此时的评价函数是Ai关于评价标准集B的i-vVague集,也包含两个部分,其中GTi表示维修级别Ai在评价标准集B下的满意程度区间;GFi表示干扰样式Ai在评价标准集B下的否定程度区间,在这里虽然得出了评价函数E,但由于它是两个区间值,并不能直观的看出维修级别的好坏,还必须寻求一种算法能给出一个具体的值,也就是一个函数,在这里称为决策函数,
即有S(E(Ai))≤S(E(Ai+1));这说明满意程度越大,否定程度越小的维修级别的评价函数值越高,则选取评价函数值高的维修级别符合决策者的要求,所以可以采用这个评价函数对决策目标进行选择。
进一步的,在上述维修等级划分模型中,权重的确定是输出结果可靠的关键,假设有i个指标:x1,x2...xi,n个专家对每个指标进行评价,要求每个专家对各个指标根据线段法给出各指标权重的区间估计值,
考虑任一指标xi的各专家评价值,这是一个集值统计序列[ain,bin],每个区间的前项是指标i权重的最小可能值,后项是指标i权重的最大可能值,
对于指标xi,把区间[aimin,bimax]分为t等份,那么每等份的长度为T:
T=(bimax-aimin)/t
对于任一小区间[aimin+(j-1)*T,aimin+j*T],在这里可以定义各专家在该区间内的特征函数:
假设n个专家的权重分别为W1,W2...Wn,则区间j的置信度可以定义为:
由此方法可以得到指标xi评价值t个区间的置信度u(1),u(2)...u(t),
对于置信度序列可以取λ截集,那么可以得到一个连续序列u(pi),u(pi+1)...u(qi),其中pi≥1,qi≥t,pi,qi为正整数,显然这是置信度序列的一部分,他是区间[aimin,bimax]中qi-pi+1个连续的小区间,把这些小区间合并在一起可以得到:
[aimin+pi*T,aimin+qi*T]
这样得到根据专家评价意见,考虑各专家权重经统计得到的指标xi的权重区间值,就得到m个指标权重范围,对于权重范围采用平均准则,把区间投影到平均值,得到指标xi的权重为:
ei=[aimin+pi*T+aimin+qi*T]/2=aimin+(pi+qi)*T/2
归一化后,可以得到任意指标xi的权重为:
本发明的上述技术方案的有益效果如下:
(一)影响因素的确定
对装备维修等级进行划分的基础是对影响划分结果的因素进行提炼,对于非经济因素的分析比较简单、明了,重点是完成经济性因素的分析,这也是完成装备维修级别划分的基础。通过进行调研,征求专家意见,确定了影响装备维修等级划分的八个因素。
(二)影响因素权重的确定
在影响因素确立之后,针对每个因素的权重划分是确保维修级别划分能否满足维修需求的关键所在,如果仅仅采用主观经验,其结果往往就不符合实际,本项目在权重分析时,引入集值统计工具,确保了权重确定的可靠性。
(三)维修等级划分模型的构建
维修级别分析作为装备保障性分析的一个重要内容,为了精确地对维修等级进行划分,在传统模糊集的基础之上,采用基于Vague集的多目标决策理论,结合专家系统进行打分,构建维修等级划分模型。
附图说明
图1为本发明确定装备维修等级的计算方法的决策流程图;
图2为本发明非经济性因素决策方法的决策流程图;
图3为本发明影响装备维修等级的非经济性因素分析表图;
图4为本发明n个评价区间叠加示意图;
图5为本发明t个区间置信度示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例的附图1-5,对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1-5所示:
本实施例提供一种确定装备维修等级的计算方法,包括如下步骤:
S1、通过维修体制确定装备维修等级;
S2、通过装备技术资料确定装备结构层次;
S3、非经济性因素分析;
S4、经济性因素分析并构建决策模型;
S5、输出维修方案。
针对非经济性因素分析时,采用表格方式填写判断,对于每个因素分别填写结论、级别和备注,结论处填写是和否,级别处填写基层级和基地级,备注处填写装备损坏情况以及无法判断的说明。
进行非经济性因素分析时,首先确定是否可以在装备上修理,如果可以则装备维修级别方案是基层级维修,如果不可以则确定是否可以报废,如果是则对装备故障件进行报废,如果不是则确定是否应该在基地级修理,如果是则在基地级维修。
非经济性因素分析结果为四类,一是明显应该在基层级维修的,即基层级的技术明显可以修理;二是明显无法修复,必须报废的;三是明显只有基地级才能修理的;四是不能明确界限的,针对不能明确界限的,则进行经济性因素分析。
装备维修级别决策过程如图1所示。装备维修级别决策首先要建立在装备修理的约定层次上,在装备的约定层次划分完成后,就可确定出待分析的产品或者项目。其次,要按照待分析装备收集数据,确定参数,进行数据的初步处理。然后,对待分析装各进行非经济性分析和经济性分析,这是决策的核心内容。最后根据上述分析确定装各最优的维修级别。
非经济因素分析是制定装备维修等级的基础,通过对影响和限制装备修理的非经济性因素进行分析,可以直接确定待确定装备在哪级维修或报废,从而确定装备维修级别。非经济性因素在这里主要考虑那些超出经济因素的约束因素。非经济性分析通常采用表格或决策树方式进行判别。
非经济性决策树分析是一种定性分析方法。根据装备维修现实,建立装备决策树模型如图2所示。整个分析过程有三个决策点,首先从基层级开始。在每一决策点上,确定非经济性因素对该装备维修级别设置的问题。
对第一个决策点回答“是”,就可得到建议的装备维修级别方案是基层级维修。在这一级维修属于比较简单的维修工作,这类维修所需时间较短,技术水平要求不是很高。这一级维修的工作范围和深度取决于装备的维修性设计以及具备的条件、操作和维护人员的能力。回答“否”就进到第二个决策点。
在第二个决策点处回答“是”,就建议对装备故障件进行报废。分析装备故障件是否报废。报废是指在装备故障发生地点,将拆卸下的装备故障件报废,更换新件,对于一些价值不高、维修意义不大的模块,决策装备故障件是否报废可以在基层级进行,其他需要在基地级进行。
在第三个决策点回答“是”,就建议在基地级维修。当装备故障件复杂程度较高,需要较高的修理技术和专用的设备、工具时,考虑在基地级修理。
在非经济性分析的过程中,都有一些非经济性的因素对装备维修级别的决策起影响和限制作用。通常考虑的因素有安全性、保密性、现行维修体制的制约、任务成功性、机动性、人力资源、包装和储存、设施、保障性等。在每一个决策点上,都必须对以上因素的影响和限制作用作出回答。这些因素对装各维修级别决策的影响和制约分析如图3所示。
图3中的表格填写完毕后,将结论中“是”的回答及原因组合起来,确定初步的装备维修级别。但并不是所有问题都适用于待确定故障件,应通过裁剪来满足需要。装备非经济性分析的结论一般分为四种:一是明显应该在基层级维修的,即基层级的技术明显可以修理;二是明显无法修复,必须报废的;三是明显只有基地级才能修理的;四是不能明确界限的。
从表中可以看出,在装备非经济性分析中,装备故障件做出修理或报废决策时,这种分析不考虑费用问题,对拟定问题的回答都是在定性分析的基础上做出来的。显然,装备非经济性分析的结果和分析人员的知识和经验有很大关系,主观性较大。不同的人员可能会得出不同的结果,一些不能对维修等级做出明显结论时,此时应该趋向于保守一些,即趋向于不能明确界限,通过后续的装备经济性分析来确定具体的维修等级。
如果待分析故障件在装备非经济性分析中很难辨识哪一级的维修级别优先时,则要采用装备的经济性分析模型作出决策。通过装备经济性分析,结合装备维修保障资源的配置,可制定出各种有效、经济的备选维修方案,从而能完善和修正现有的装各维修和保障制度,提出改进建议,在保证基本完好性的前提下,降低装备的使用与保障费用。
通过对装备维修情况的调查分析,影响设备重要度的因素多种多样,包括设备故障修复的急需程度、故障设备是否有备件以便立即更换、设备故障的频次多少、设备故障所需的维修费用、故障设备修复所需时间、设备结构的复杂程度、设备故障的检测难易度、维修难易程度等等。为了便于定性以及定量分析,将上述影响因素进行一定程度的综合,并综合考虑各维修单位的维修能力,得到了以下八类影响因素:故障模式、维修费用、维修难度、维修条件、维修时间、故障频度、备件数量、采购价格等。
①故障模式
在装备维修方式的决策中,装各故障模式和影响分析用来分析装备中重要功能产品所有可能的故障模式、原因及后果。并将结果用于逻辑决断,相当于确定装备维修方式的规则。装备故障模式是指装备故障的表现形式,一般是指能被观察到的故障现象,一个零部件的故障可能有多种故障模式,每种模式发生的频度各不一样。装备故障影响是指该故障模式会造成对安全性、完好性、任务成功性以及维修或保障等要求的影响。装备故障的影响可分为三层:对自身、对上一级以及最终影响三个方面。装备故障影响通常分为三类:第一类是影响安全的,第二类是影响任务完成的,第三类是经济性影响。为了反映故障后果的危害程度,使分析量化,在本项目中把故障危害的程度分为四级,由重而轻分别是灾难性故障、致命性故障、严重故障、轻度故障,其中不同故障模式对维修等级划分的影响不同。
②维修费用
装备维修费用通常分为直接维修费用和间接维修费用。直接维修费用是指在装备单次维护和修理过程中直接可计算的维修费用。间接维修费用与直接维修费用的基本区别在于它无法在某一次维修工作中反映出来,其计算方法是折算后分摊到每一次维修费用中。在本项目讨论时,维修费用均指某项维修工作所支付的代价,因此不细分其差异而混合使用,同时把维护和修理费用统称为维修费用。
设备维修关键性因素应该在维修等级划分中起着主导作用。通常需要考虑维修费用的高低。一般来说维修费用愈高,其维修级别也愈高。当遇到维修只要更换几个较昂贵的主要零件,若拆卸和安装均比较简单时,尽管这几个零件价格昂贵所花费用甚多,但是维修等级却不应该很高。因而不能只看到维修费用,它的高低应该是相对设备原值而言,用“维修费用率”指标较为客观些。
维修费用率=维修费用/设备价格
显然,它描述了维修费用在整台设备购置费用中所占比例,比值愈大,维修等级级别可能愈高。若维修费用几乎等于该设备原值时,则可以考虑购买新的设备。
③维修难度
由于维修中会遇到某些设备相当难修,甚至还需要外协解决,另一些设备却非常容易修理,几个一般的维修工就可解决等等。显然可以认为前者设备维修等级高于后者的维修等级。但是描述设备维修难易程度很难精确量化,一般可由若干维修技术人员进行量化,通过取其平均数而确定。
④维修条件
维修条件是一个动态因素,由于维修条件的变化某些设备的维修等级也会相应的改变,如果基层级和基地级同时具备对某个设备的维修条件,这时一般选择基层级进行修理,在维修条件因素设置时,可以高于基地级。
⑤维修时间
维修时间在维修等级划分中也起着很重要的作用。一般维修时间较长,其维修级别可能也较高,反之,则维修等级级别可能较低。
⑥故障频度
对同一故障的维修,在基层级所需要的时间小于基地级所需要的时间,对于一些故障频度较高的设备,应采取措施,尽量在基层级进行修理。
⑦备件数量
备件数量的多少确定了某些设备能否在基层级进行修理,对于一部分外场可更换单元可以通过更换内部模块来完成修理,但如果没有响应的备件,基层级也就不具备修理条件,只有等待基地级完成内部故障模块的修理,因此,备件数量越多,基层级维修的等级越高。
⑧采购价格
采购价格对维修等级划分的影响主要在两个方面:一是采购价格和修复费用密切相关,一般采购价格相关修复费用越高;二是对于一些采购价格较低、并且不具备修复价值的故障件,为了提高修复效率,可以直接在基层级进行报废、采购新件,直接进行更换。
维修等级划分模型的构建
根据以上定义,在装备维修等级划分中,修理级别有2种可以选择,分别为基层级和基地级,假设其构成的集合记为:A;通过以上分析我们知道,影响维修等级划分标准的因素有8种,因此评价这2种维修级别好坏的标准有8种,分别是故障模式、维修费用、维修难度、维修条件、维修时间、故障频度、备件数量及采购价格,假设其构成的集合为:B;根据Vague集的基本理论,因此对于任意待评价的维修级别Ai∈A在评价标准Bj∈B下的隶属函数可以用i-vVague集表示为如下形式:
按照以上方法可以得出m×n的矩阵R,记为如下形式:
假设评价标准集合B各个评价标准的权重为ω,即:
ω=(ω1,ω2........ωn)T
令:λ=(λ1,λ2........λm)T=R·ω,所以λi可以作为干扰样式Ai的综合评价,在这里称为评价函数E,即:
此时的评价函数是Ai关于评价标准集B的i-vVague集,也包含两个部分,其中GTi表示维修级别Ai在评价标准集B下的满意程度区间;GFi表示干扰样式Ai在评价标准集B下的否定程度区间。在这里可以看出虽然得出了评价函数E,但由于它是两个区间值,并不能直观的看出维修级别的好坏,还必须寻求一种算法能给出一个具体的值,也就是一个函数,在这里称为决策函数。
即有S(E(Ai))≤S(E(Ai+1));这说明满意程度越大,否定程度越小的维修级别的评价函数值越高,则选取评价函数值高的维修级别符合决策者的要求,所以可以采用这个评价函数对决策目标进行选择。
专家系统权重的确定
在以上维修等级划分模型中,权重的确定是输出结果可靠的关键,一般在多目标决策中,问题大都属于有各方面决策人员共同参加。因此加权法是求解多目标决策问题最常用最主要的方法。这就需要一个描述指标相对重要程度权重的估计。指标的权应该是指标在决策中相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。针对维修等级划分问题的权重如何才能正确、有效地确定权重呢?本项目根据集值统计和模糊区间分析,并考虑到专家权重中的“权威质量”,“熟悉度”,“谨慎度”等指标确定了权重分析系统。
通过对影响维修等级划分标准的因素进行分析可知,这些指标需要专家对决策指标进行半定性、半定量的分析、评价,这种评价包含着很多不确定性的、模糊的、随机的成分。不同的评价者,对同一评价指标的评价结果不会相同;而即使同一个评价者,对同一评价指标在不同的时间、环境及所得信息量的影响,其评价结果也可以不相同。因此,我们在评价过程中,往往只给出指标评价值的一个区间,处理这种问题,集值统计给我们提供了一个合适的工具;同时我们有把加权统计的思想引入到了集值统计中。
假设有i个指标:x1,x2...xi,n个专家对每个指标进行评价,要求每个专家对各个指标根据线段法给出各指标权重的区间估计值,
考虑任一指标xi的各专家评价值,这是一个集值统计序列[ain,bin],每个区间的前项是指标i权重的最小可能值,后项是指标ii权重的最大可能值。这n个区间叠加在一起形成覆盖在评价值轴上的一种分布,如图4所示。
对于指标xi,把区间[aimin,bimax]分为t等份,那么每等份的长度为T:
T=(bimax-aimin)/t
对于任一小区间[aimin+(j-1)*T,aimin+j*T],在这里可以定义各专家在该区间内的特征函数:
假设n个专家的权重分别为W1,W2...Wn,则区间j的置信度可以定义为:
由此方法可以得到指标xi评价值t个区间的置信度u(1),u(2)...u(t),其图示如图5所示。
对于置信度序列可以取λ截集(λ阈值可以由专家确定),那么可以得到一个连续序列u(pi),u(pi+1)...u(qi),其中pi≥1,qii≥t,pi,qi为正整数,显然这是置信度序列的一部分,他是区间[aimin,bimax]中qi-pi+1个连续的小区间,把这些小区间合并在一起可以得到:
[aimin+pi*T,aimin+qi*T]
这样,我们就得到了根据专家评价意见,考虑各专家权重经统计得到的指标xi的权重区间值,就可以得到m个指标权重范围。对于权重范围可以有三种准则,一是乐观准则,把区间投影到最大值;二是悲观准则,把区间投影到最小值;三是平均准则,把区间投影到平均值。在本项目中采用平均原则,那么可以得到指标xi的权重为:
ei=[aimin+pi*T+aimin+qi*T]/2=aimin+(pi+qi)*T/2
归一化后,可以得到任意指标xi的权重为:
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1、通过维修体制确定装备维修等级;
S2、通过装备技术资料确定装备结构层次;
S3、非经济性因素分析;
S4、经济性因素分析并构建决策模型;
S5、输出维修方案;
在装备维修等级划分中,修理级别有两种可以选择,分别为基层级和基地级,假设其构成的集合记为:A;经济性因素分析的影响因素构成的集合为:B;根据Vague集的基本理论,因此对于任意待评价的维修级别Ai∈A在评价标准Bj∈B下的隶属函数可以用i-vVague集表示为如下形式:
按照以上方法可以得出m×n的矩阵R,记为如下形式:
假设评价标准集合B各个评价标准的权重为ω,即:
ω=(ω1,ω2........ωn)T
令:λ=(λ1,λ2........λm)T=R·ω,所以λi可以作为干扰样式Ai的综合评价,在这里称为评价函数E,即:
此时的评价函数是Ai关于评价标准集B的i-vVague集,也包含两个部分,其中GTi表示维修级别Ai在评价标准集B下的满意程度区间;GFi表示干扰样式Ai在评价标准集B下的否定程度区间,在这里虽然得出了评价函数E,但由于它是两个区间值,并不能直观的看出维修级别的好坏,还必须寻求一种算法能给出一个具体的值,也就是一个函数,在这里称为决策函数,
即有S(E(Ai))≤S(E(Ai+1));这说明满意程度越大,否定程度越小的维修级别的评价函数值越高,则选取评价函数值高的维修级别符合决策者的要求,所以可以采用这个评价函数对决策目标进行选择。
2.如权利要求1所述的确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:进行非经济性因素分析时,考虑装备维修的因素有安全性、保密性、现行维修体制的制约、任务成功性、机动性、人力资源、包装和储存、设施、保障性。
3.如权利要求2所述的确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:针对非经济性因素分析时,采用表格方式填写判断,对于每个因素分别填写结论、级别和备注,结论处填写是和否,级别处填写基层级和基地级,备注处填写装备损坏情况以及无法判断的说明。
4.如权利要求3所述的确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:进行非经济性因素分析时,首先确定是否可以在装备上修理,如果可以则装备维修级别方案是基层级维修,如果不可以则确定是否可以报废,如果是则对装备故障件进行报废,如果不是则确定是否应该在基地级修理,如果是则在基地级维修。
5.如权利要求4所述的确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:非经济性因素分析结果为四类,一是明显应该在基层级维修的,即基层级的技术明显可以修理;二是明显无法修复,必须报废的;三是明显只有基地级才能修理的;四是不能明确界限的,针对不能明确界限的,则进行经济性因素分析。
6.如权利要求5所述的确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:经济性因素分析的影响因素有故障模式、维修费用、维修难度、维修条件、维修时间、故障频度、备件数量、采购价格。
7.如权利要求6所述的确定装备维修等级的计算方法,其特征在于:在上述维修等级划分模型中,权重的确定是输出结果可靠的关键,假设有i个指标:x1,x2...xi,n个专家对每个指标进行评价,要求每个专家对各个指标根据线段法给出各指标权重的区间估计值,
考虑任一指标xi的各专家评价值,这是一个集值统计序列[ain,bin],每个区间的前项是指标i权重的最小可能值,后项是指标ii权重的最大可能值,
对于指标xi,把区间[aimin,bimax]分为t等份,那么每等份的长度为T:
T=(bimax-aimin)/t
对于任一小区间[aimin+(j-1)*T,aimin+j*T],在这里可以定义各专家在该区间内的特征函数:
假设n个专家的权重分别为W1,W2...Wn,则区间j的置信度可以定义为:
由此方法可以得到指标xi评价值t个区间的置信度u(1),u(2)...u(t),
对于置信度序列可以取λ截集,那么可以得到一个连续序列u(pi),u(pi+1)...u(qi),其中pi≥1,qi≥t,pi,qi为正整数,显然这是置信度序列的一部分,他是区间[aimin,bimax]中qi-pi+1个连续的小区间,把这些小区间合并在一起得到:
[aimin+pi*T,aimin+qi*T]
这样得到根据专家评价意见,考虑各专家权重经统计得到的指标xi的权重区间值,就得到m个指标权重范围,对于权重范围采用平均准则,把区间投影到平均值,得到指标xi的权重为:
ei=[aimin+pi*T+aimin+qi*T]/2=aimin+(pi+qi)*T/2
归一化后,可以得到任意指标xi的权重为:
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