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改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估 ( EI收录)
Intuitionistic fuzzy set threat assessment based on improved TOPSIS and multiple times fusion
文献类型:期刊文章
ZHANG Haowei;XIE Junwei;GE Jiaang;ZHANG Zhaojian;ZONG Binfeng(Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China;Air Force Early Warning Academy of the PLA,Wuhan 410039,China;Unit 94710 of the PLA,Wuxi 214000,China)
机构地区:[1]空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051 [2]空军预警学院,湖北武汉410039 [3]中国人民解放军94710部队,江苏无锡214000
年 份:2018
卷 号:40
期 号:10
起止页码:2263-2269
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。
关 键 词:威胁评估 直觉模糊集 逼近理想解排序 直觉模糊熵
分 类 号:TP301.6]
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