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申请/专利权人：信云领创(北京)科技有限公司
摘要：本发明公开了一种用于作战效能评估的加权随机混合语义方法，包括步骤如下：评估指标体系构建与指标赋权、评估指标量化与重映射、建立加权随机混合语义模型和数据代入推断。本发明在贝叶斯网络的框架下，用一种加权随机混合语义来描述作战效能评估过程，可以混合纳入定量指标与定性指标，两者仅在随机产生语义层面存在差异，能够充分利用定性指标提供的潜在信息；同时，本发明实质上是一种贝叶斯后验推断方法，故具有贝叶斯方法容许缺失数据的优势，可量化指标在模型中体现为观测值节点，而缺失指标体现为未知参数节点，由于这些参数节点不作为模型推断的证据，故缺失指标对评估过程和评估结果均不产生影响。
主权项：1.一种用于作战效能评估的加权随机混合语义方法，其特征在于，包括步骤如下：1评估指标体系构建与指标赋权；2评估指标量化与重映射；3建立加权随机混合语义模型；4数据代入推断；所述的步骤3包括：a建立非叶节点指标产生语义；所述的a包括建立作战效能节点即根节点的先验分布，以及各中间节点相对其父节点的产生语义，作战效能节点先验分布为：A～Beta1,1其中，Beta1,1为参数均为1的贝塔分布，它等效于在[0,1]区间上的均匀分布；四个中间节点的抽样产生语义为： 其中，TNormal[0,1]是在区间[0,1]上的截断正态分布，定义为： 其中，Normal为正态分布概率密度函数；b建立定量指标节点产生语义；步骤b包括建立定量指标节点相对其父节点的产生语义，若指标Aij为定量指标，父节点为Ai，则其抽样产生语义为： c建立定性指标节点产生语义；步骤c包括建立定性指标节点相对其父节点的产生语义，若指标Aij为定性指标，父节点为Ai，则其抽样产生语义为：Aij～Bernoulliφφ-1Ai×wij其中，Bernoulli为伯努利分布，Aij＝1表示“达标”，Aij＝0表示“不达标”，函数φ-1为函数φ的反函数，函数φ是标准正态分布的累积概率密度函数，定义为：
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