一种基于云模型相似度的指标评估方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，包括：获取待评估云模型和至少一个参照等级云模型，其中，所述待评估云模型由船舶系统的运行指标的多个测试数据统计构成，所述参照等级云模型由所述运行指标对应的等级范围中的多个标准参照数据统计构成；统计所述待评估云模型中的云滴落入等级论域空间的落入数目，并确定所述落入数据和构成所述待评估云模型的云滴总数目的数目比值，其中，所述等级论域空间为所述至少一个参照等级云模型对应的云滴为边界线形成的二维空间；统计所述待评估云模型和所述至少一个参照等级云模型之间的相交面积，并确定所述相交面积和所述等级论域空间的整体面积的面积比值；根据所述数目比值和所述面积比值，确定云模型相似度，以判定构成所述待评估云模型的所述运行指标是否属于所述参照等级云模型对应的等级范围。2.根据权利要求1所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述待评估模型的构建过程包括：多次采集所述运行指标，形成多个所述测试数据；对多个所述测试数据输入至正向云发生器，生成所述待评估云模型。3.根据权利要求1所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述至少一个参照等级云模型的构建过程包括：在不同等级范围内，随机生成多个标准参照数据；对多个所述标准参照数据输入至正向云发生器，生成对应等级范围的所述参照等级云模型。4.根据权利要求1所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述统计所述待评估云模型中的云滴落入等级论域空间的落入数目包括：判断所述待评估云模型中的每个云滴的横坐标是否满足横轴预设条件；判断所述待评估云模型中的每个云滴的纵坐标是否满足纵轴预设条件；若都满足所述横轴预设条件和所述纵轴预设条件，则确定对应的云滴落入所述等级论域空间；统计所述待评估云模型中落入所述等级论域空间的云滴，确定所述落入数目。5.根据权利要求1所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述横轴预设条件通过如下公式表示：ex1‑
3en1≤x
i
≤ex1 3en1其中，x1、ex1分别为所述至少一个参照等级云模型的横轴坐标和横轴坐标期望值，n1、en1分别为所述至少一个参照等级云模型的云滴数目和云顶数目期望值，x
i
为所述待评估云模型中的云滴的横坐标。6.根据权利要求1所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述纵轴预设条件通过如下公式表示：μ
i
≤y2(x
i
)其中，μ
i
为所述待评估云模型中横坐标为x
i
的云滴的纵坐标，y2(x
i
)为所述至少一个参照等级云模型中横坐标为x
i
的云滴的纵坐标。7.根据权利要求1所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述统计所述待评估云模型和所述至少一个参照等级云模型之间的相交面积包括：根据所述待评估云模型的数学期望曲线和所述至少一个参照等级云模型的数学期望曲线，确定所述相交面积的函数表达式；
根据所述待评估云模型和所述至少一个参照等级云模型不同的相交情形，设定横轴积分范围；根据所述横轴积分范围，对所述函数表达式进行积分，并根据积分结果，确定所述相交面积。8.根据权利要求7所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述等级论域空间的整体面积通过如下公式表示：其中，y0表示所述整体面积，x1、ex1分别为所述至少一个参照等级云模型的横轴坐标和横轴坐标期望值，n1、en1分别为所述至少一个参照等级云模型的云滴数目和云顶数目期望值。9.根据权利要求1
‑
8任一项所述的基于云模型相似度的指标评估方法，其特征在于，所述根据所述数目比值和所述面积比值，确定云模型相似度包括：将所述数目比值和所述面积比值，构造相似度描述向量；确定所述相似度描述向量在预设的第一向量方向的投影长度；根据所述投影长度与所述第一向量的模长之比，确定所述云模型相似度。10.一种基于云模型相似度的指标评估装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现根据权利要求1
‑
9任一项所述的基于云模型相似度的指标评估方法。

技术总结
本发明涉及一种基于云模型相似度的指标评估方法及装置，包括：获取待评估云模型和至少一个参照等级云模型；统计待评估云模型中的云滴落入等级论域空间的落入数目，并确定落入数据和构成待评估云模型的云滴总数目的数目比值，其中，等级论域空间为至少一个参照等级云模型对应的云滴为边界线形成的二维空间；统计待评估云模型和至少一个参照等级云模型之间的相交面积，并确定相交面积和等级论域空间的整体面积的面积比值；根据数目比值和面积比值，确定云模型相似度，以判定构成待评估云模型的运行指标是否属于参照等级云模型对应的等级范围。本发明利用多种变量对云相似度进行计算，充分考虑了云模型的不确定性本质，实现对运行指标的等级分类。对运行指标的等级分类。对运行指标的等级分类。


技术研发人员：彭辉 宋斌 姜强 谭诗韵 邓建辉 王岩磊 刘鹏鹏 范敏
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2021.07.06
技术公布日：2021/11/4