1、模糊层次分析法在综合电子信息系统标准适用性分析中的应用一.引言 随着新技术的不断涌现和飞速发展， 将新技术更好地应用到军事领域成为世界各军事大国实现军队现代化的一致选择， 新一代的综合电子信息系统具有以网络为中心、面向服务、基于能力的技术特征,。作为支撑系统技术体制的标准体系。在系统设计、分析和实现方面都显得尤为重要，标准体系及标准选取的合理性、适用性更是决定了系统实现的准确性， 如何在众多的标准中选取到能够反应系统特征、满足系统要求的标准，成为目前亟待思考的问题。 通过专家调查、面谈等方法从某种程度上可以解决这个问题。本文从另一个角度, 通过将层次分析法和模糊综合评价法相结合，建立了综合电子
2、信息系统面向服务支撑标准评价的层次分析模型。二分析实例 面向服务是近几年提出的一种软件架构实现理念,随着其实现技术的不断成熟, 在军事领域被广泛的应用, 目前, 支撑这方面技术的国家军用标准还几乎没有,而商用的标准较多, 制定的组织主要有OASIS(结构化信息标准促进组织) 、WSI( Web 服务互操作组织) 、W3C( 万维网联盟) 、OSOA( 开放 SOA 合作组织) , 这些商用标准对于军事应用的特点是否适用, 就需要有针对性地对这些标准进行适用性分析和评价 。下面就以支撑面向服务的标准为例, 根据综合电子信息系统特征和系统要求, 选取了 10 个商用规范, 从内容、功能角度分为五组
3、:第一组发现和描述、第二组消息传输、第三组服务调用、第四组流程服务、第五组协议和表述, 每组两个标准, 对每组功能相近的两个规 范进行了适用性对比分析, 具体比较分析过程如下:首先, 建立评价支撑面向服务标准的评价指标, 根据综合电子信息系统未来向面向服务、以网络为中心等特点, 对于支撑这方面要求的标准来说, 在标准选取上都应把这些因素考虑进去, 因此, 在准则层确定了 11 个评价标准较重要的因素，将其分为三类： 标准性质GJL（u11） 、GB(u12)、ISOIECITU(u13)、WSI(u14)、IBM(u15)）,标准成熟性标准发布机构(u21)、应用情况(u22)、应用广度(u2
4、3)，标准配套产品支撑产品成熟度(u31)、产品稳定性(u32)、产商(u33)。过对各因素进行比较, 依据各因素的相对重要性, 采用倒数的标度方法, 构造两两比较判断矩阵 U 为: U=判断出相对于标准性质准则 u11- u15 指标的两两比较判断矩阵U1、相对于标准成熟性准则 u21- u23 指标的两两比较判断矩阵U2、相对于配套产品支撑准则 u31- u33 指标的两两比较判断矩阵U3 如下:判断出相对于标准性质准则 u11- u15 指标的两两比较判断矩阵U1、相对于标准成熟性准则 u21- u23 指标的两两比较判断矩阵U2、相对于配套产品支撑准则 u31- u33 指标的两两比较
5、判断矩阵U3 如下:CI = 0. 019, RI= 0. 58, CR= 0. 033( CR 0. 10, 满足条件) 其中 W 为特征向量( 对向量 的归一化) , max为最大特征根, CI 为度量判断矩阵偏离一致性指标, RI 为判断矩阵的平均随机一致性指标, CR 为随机一致性比率. 对于判断矩阵 U1 来说, 对其进行一致性检验, 计算结果为:=5.3580CI = 0. 0895, RI = 1. 12, CR= 0. 0799( CR 0. 10, 满足条件)对于判断矩阵 U2 来说, 对其进行一致性检验, 计算结果为: CI = 0. 019, RI= 0. 58, CR=
6、 0. 033( CR 0. 10, 满足条件) 对于判断矩阵 U3 来说, 对其进行一致性检验, 计算结果为:CI = 0. 015, RI = 0. 58, CR= 0. 025( CR 0. 10, 满足条件)评价综合电子信息系统支撑面向服务标准指标的层次总排序如下,见表 1.表 1 综合电子信息系统分类标准指标的总排序第二,根据以上指标分析数据,得到评价指标体系的权重, 见表 2. 表 2 评价指标体系及权重第三, 建立评价结论集.针对五组规范, 按照评价指标, 进行了专家综合评价, 请相关业人员对所提出的 3 类 11 个指标进行了打分,设定评价结论等级为 4, 相应的分数集见表 3
7、 表 3 综合电子信息系统支撑面向服务标准评价结论集第四, 建立评价指标评判矩阵 R, 计算出评价模型 B，以及 B BWSDL=(0. 631, 0. 1295, 0. 0095, 0. 23BSOWL=(0. 356, 0. 1305, 0. 2835, 0. 23) BXMLWeb=( 0. 6310, 0. 131, 0. 0115, 0. 2265) BebXML=( 0. 4360, 0. 257, 0. 077, 0. 23) BSDOSCA=( 0. 446, 0. 284, 0. 04, 0. 23) B/JDOJBI=( 0. 593, 0. 141, 0. 036, 0.
8、 23) BWS4BPEL=(0. 4355, 0. 284, 0. 0505, 0. 23) BCDL -WS=( 0. 431, 0. 17, 0. 169, 0. 23) BJSR168= (0. 438, 0. 278, 0. 054, 023) BWSRP= ( 0. 436, 0. 2455, 0. 0885, 0. 23) 第五, 模糊综合评价. 根据以上数据进行模糊评价, 得到对支撑面向服务标准评价结果如表 4 所示 表 4 评价结果从以上评价结果不难看出, 从这五组规范中根据系统要求及特征,适用的标准为 WSDL、XML Web、JBI/JDO、WS4BPEL、JSR168.
9、三实例分析后的总结 通过实例我从中得知了模糊综合评价的方法及一般步骤，最终求解问题。 （1） 写出由影响评价对象的因素构成集合，称为因素集； （2）写出由 m 个评价结果组成的评价集； （3） 对各因素分配的权重构成权重向量； （4） 求出第 i 个因素的模糊评价矩阵； （5）将上面矩阵构成模糊评价矩阵； （6） 求出评价对象的模糊综合评价矩阵； （7） 综合评价，得出结果。 模糊综合评价把一个复杂问题表示为有序的梯阶层次结构, 通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序. 模糊层次分析法是模糊综合评价法与层次分析法相结合而产生的一种综合评价方法, 主要用于对 模型中定性评价指标的模糊处理, 使定
10、性问题定量化， 以便进行统一规范的数量化处理，对求解问题带来了很大的方便，可以求解生活中的许多问题。学习模糊数学后的总结及看法 通过本学期学习模糊数学 ，从我刚开始的不知道这是一门怎样的课程到现在的完全了解它不仅是一门数学学科，更是解决生活中问题的一种思想，可以处理生活中的好多问题。 在日常生活中，经常遇到许多模糊事物，没有分明的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远这些概念是不可以简单地用是、非或数字来表示的。在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。例如，要确定一炉钢水是否已经炼好，除了要知道钢水的温度、成分比例和冶炼时间等精确信息
11、外，还需要参考钢水颜色、沸腾情况等模糊信息。还有我们最常见的在每学期我们学校进行的对老师的评价等，通过其他方法并不能很好地解决，我们通过模糊数学的模糊综合评价的方法，通过一系列步骤，很好的解决了问题，所以说他在一定程度上更是一种思想，一种处理问题的方法。 模糊数学的研究内容主要是研究模糊数学的理论，以及它和精确数学、随机数学的关系。察德以精确数学集合论为基础，并考虑到对数学的集合概念进行修改和推广。他提出用“模糊集合”作为表现模糊事物的数学模型。并在“模糊集合”上逐步建立运算、变换规律，开展有关的理论研究，就有可能构造出研究现实世界中的大量模糊的数学基础，能够对看来相当复杂的模糊系统进行定量的
12、描述和处理的数学方法。人与计算机相比，一般来说，人脑具有处理模糊信息的能9 力，善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差，为了提高计算机识别模糊现象的能力，就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序，以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断，从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。这样，就需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具，这就推动数学家深入研究模糊数学。所以，模糊数学的产生是有其科学技术与数学发展的必然性。 模糊数学是一门新兴学科，它是以不确定性的事物为其研究对象的。所以模糊集合的出现是数学适应描述复杂事物的需要的产物。如果我们能够了解一些这方面的知识。相信不仅充实了我们的逻辑思维和辨别能力，也可以适用到我们的教学中，当然，即使是“模糊数学” ，我们仍然要“细致教学”！
