一种基于灰色RBF神经网络的系统效能评估方法
2020年电子技术应用第12期
刘俊卿，刘 进，肖龙忠
武汉船舶通信研究所，湖北 武汉430205
摘要： 为了解决组成复杂、功能多样、贫样本的系统的综合效能评估问题，针对系统的效能评估指标体系三层结构，构建了基于灰色理论、RBF神经网络以及灰色RBF神经网络的系统效能评估模型，并通过仿真验证了这种灰色RBF神经网络模型的精度要高于灰色模型和RBF神经网络模型，可以准确地对功能多样、组成复杂但是样本少的系统进行综合效能评估。
中圖分類號： TN914；TP391
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201012
中文引用格式： 劉俊卿，劉進，肖龍忠. 一種基于灰色RBF神經網絡的系統效能評估方法[J].電子技術應用，2020，46(12)：107-110.
英文引用格式： Liu Junqing，Liu Jin，Xiao Longzhong. A method of system effectiveness evaluation based on grey RBF neural network[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：107-110.
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201012
中文引用格式： 劉俊卿，劉進，肖龍忠. 一種基于灰色RBF神經網絡的系統效能評估方法[J].電子技術應用，2020，46(12)：107-110.
英文引用格式： Liu Junqing，Liu Jin，Xiao Longzhong. A method of system effectiveness evaluation based on grey RBF neural network[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：107-110.
A method of system effectiveness evaluation based on grey RBF neural network
Liu Junqing，Liu Jin，Xiao Longzhong
Wuhan Institute of Ship Communication，Wuhan 430205，China
Abstract： In order to solve the problem of comprehensive effectiveness evaluation of the system with complex composition, diverse functions and poor samples, this paper constructs a system effectiveness evaluation model based on grey theory, RBF neural network and grey RBF neural network according to the three-tier structure of the system effectiveness evaluation index system. The simulation results show that the accuracy of the grey RBF neural network model is higher than that of the grey model and RBF neural network. Through the grey RBF neural network model, we can accurately evaluate the comprehensive effectiveness of the system with various functions, complex composition, few samples.
Key words : index system；efficiency evaluation；grey theory；RBF neural network；grey RBF neural network
0 引言
隨著現代技術的高速發展，系統的組成更加復雜，功能更加多樣化，這使得系統的綜合效能評估變得尤為重要，而如何對復雜的系統做出合理、有效、正確的效能評估，對改進系統的設計方案，增強系統的綜合性能顯得尤為重要。而現實中一些特殊的系統具有樣本少、組成復雜的特點，這使得對其進行效能評估變得非常困難。
目前，系統效能評估的常見方法包括專家法、層次分析法、神經網絡法、模糊評價法、灰色關聯分析法等[1]。這些方法各有優缺點和不同的適用情況，本文先建立了一種系統效能評估體系結構，根據這個評估體系并針對系統樣本少的特點，提出一種基于灰色RBF神經網絡[2]的綜合效能評估方法，可以快速、精確地評估系統的綜合效能。
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作者信息：
劉俊卿，劉 進，肖龍忠
(武漢船舶通信研究所，湖北 武漢430205)
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