【摘 要】
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针对故障注入仿真的数据复杂、细节特征多,导致单一指标可信度评估和专家目测评估方法难以得到准确的评估结果和评估专家按照AHP方法给出的是区间互补判断矩阵,导致可信度指标的权重难以确定的问题。提出了一种基于特征选择验证FSV(Feature Selection Validation)的多指标综合可信度评估模型,通过FSV方法计算可信度指标的定量或定性的可信度值;定义了区间数的模糊度和相离度,构建了多目
【机 构】
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江西理工大学理学院,江西赣州341000
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针对故障注入仿真的数据复杂、细节特征多,导致单一指标可信度评估和专家目测评估方法难以得到准确的评估结果和评估专家按照AHP方法给出的是区间互补判断矩阵,导致可信度指标的权重难以确定的问题。提出了一种基于特征选择验证FSV(Feature Selection Validation)的多指标综合可信度评估模型,通过FSV方法计算可信度指标的定量或定性的可信度值;定义了区间数的模糊度和相离度,构建了多目标优化模型计算可信度指标的权重。实例证明了方法的可行性和有效性。
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