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改进TOPSIS的多时刻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 Hao-wei;XIE Jun-wei;GE Jia-ang;YANG Chun-xiao;LIU Bing-zhen(Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China;Troop 93567,Baoding 074100,China;The Army Infantry Academy of PLA,Nanchang 330000,China)
机构地区:[1]空军工程大学防空反导学院 [2]93567部队 [3]陆军步兵学院
基 金:国家青年科学基金项目(61503408)
年 份:2019
卷 号:34
期 号:4
起止页码:811-815
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、INSPEC、JST、MR、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数排序模型.首先,根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衡量直觉模糊数信息量的大小,利用直觉模糊熵表征直觉模糊数信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好构建基于信息量和不确定性的直觉模糊数排序模型,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时间序列权重,从而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,所提出的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 多时刻融合 直觉模糊数 综合权重 逼近理想解排序 直觉模糊熵
分 类 号:E211]
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