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龙图腾网恭喜岭南师范学院申请的专利一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114118664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110824758.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法是由陈波;童瑞;高秀娥;陈世峰;桑海涛设计研发完成，并于2021-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法，包括：根据战场环境，提取每个目标战机的决策信息；将目标战机属性信息转换为不同时刻tk的区间直觉模糊矩阵，得到决策矩阵使用离差最大化方法获取每个目标战机的属性权重wt；利用数据聚合算子IVIFPWGA将不同时刻tk决策矩阵中的元素进行聚合，得到各敌方战机Ti在不同时刻tk的综合区间直觉模糊值通过优劣解距离法TOPSIS得到时间权重向量λt；利用数据聚合算子DIVIFPWGA得到各敌方战机Ti在每个时刻tk的综合区间直觉模糊值获取综合区间直觉模糊值的得分函数和准确度函数对所述得分函数进行排序，得到决策结果。本方法提高了决策结果的可靠性，有效地降低了算法的时间复杂度，能更精确的对空战目标进行威胁评估。

本发明授权一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法在权利要求书中公布了：1.一种解决属性权重和时间权重复杂性的动态决策方法，其特征在于，包括：根据战场环境，提取每个目标战机的决策信息；将所述目标战机属性信息转换为不同时刻tk的区间直觉模糊矩阵，得到决策矩阵使用离差最大化方法获取每个所述目标战机的属性权重wt；利用数据聚合算子IVIFPWGA将不同时刻tk决策矩阵中的元素进行聚合，得到各敌方战机Ti在不同时刻tk的综合区间直觉模糊值通过优劣解距离法TOPSIS得到时间权重向量λt；利用数据聚合算子DIVIFPWGA将不同时刻tk的综合区间直觉模糊值进行聚合，得到各敌方战机Ti在每个时刻tk的综合区间直觉模糊值获取综合区间直觉模糊值的得分函数和准确度函数对所述得分函数进行排序，得到决策结果；所述决策矩阵具体为：设目标战机集T＝{T1,T2,...,Tn}，属性集G＝{G1,G2,...,Gm}，通过收集各目标战机在各时刻tk的属性信息，得到决策矩阵设时间向量为：λtk＝λt1,λt2,...,λtpT，满足属性权重为ωtk＝ω1tk,ω2tk,...,ωmtkT，且满足ωjtk∈[0,1]和所述数据聚合算子IVIFPWGA将目标战机信息转换成决策矩阵中的元素进行聚合，得到各敌方战机在不同时刻的综合区间直觉模糊值：设为一组敌方战机的属性区间值直觉模糊数，则数据聚合算子IVIFPWGA的定义如下： 是两个区间值直觉模糊数的归一化汉明距离；所述数据聚合算子DIVIFPWGA利用幂加权几何平均算子的非线性性质来连接聚合数据的相互关系：设置敌方战机有m个属性，为t1,t2,...,tp时刻的第jj＝1,2,...,m个属性的属性值，其中由区间直觉模糊数表示，同时λt＝λt1,λt2,...,λtpT为各个时期的时间权重向量，且满足λtk≥0，和k＝1,2,...,p；则数据聚合算子DIVIFPWGA为： 当目标战机属性权重完全未知时，最大偏差模型如下： 其中，Dω表示所有目标战机和其他战机之间的所有属性总偏差值，表示任意两个属性下的两个空战目标之间汉明距离： 为求解所述最大偏差模型，构造拉格朗日函数为： 对式5求偏导，得到目标战机的属性权重： 通过优劣解距离法TOPSIS得到时间权重向量λt，具体为：设λtk＝λt1,λt2,...,λtpT时间序列权值向量，表示不同时间点的重要性，并满足λtk∈[0,1]，令其中θ∈[0,1]，表示我方战机驾驶员即决策者对时间序列的偏好程度，其值根据决策者的经验和偏好设定；θ越趋向0，表示决策者越偏好当前时刻；θ越趋向1，表示决策者越偏好历史信息，利用信息熵最大化原则建立M-1非线性模型： 当λtk＝0,0,....,1T时，θ＝0，表明决策者完全偏好于近期决策信息，记时间权值的正理想解为：λtk+＝0,0,....,1T；当λtk＝1,0,....,0T时，θ＝1，表明决策者完全偏好前期数据，记时间权值的负理想解为：λtk-＝1,0,....,0T；时间权重向量与正负理想解的相似程度为： 则时间权向量与理想解的相关系数c为： 其中，S＝sλtk,λtk++sλtk,λtk-。

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