多層次灰色評價法在軍事數據質量評價中的應用①

張 權, 畢于慧, 劉茂林(31008部隊, 北京 100091)

多層次灰色評價法在軍事數據質量評價中的應用①

張 權, 畢于慧, 劉茂林
(31008部隊, 北京 100091)

數據質量評價是軍事數據建設中的重要環節, 為了提高數據質量評價的科學性和合理性, 本文針對軍事數據自身的特點, 構建了數據質量評價指標體系, 采用多層次灰色評價法構建綜合評價模型對多個部門上報的數據進行評價, 通過實驗表明, 該方法的評價結果客觀合理有效, 對于提高軍事數據質量管理的科學水平具有重要意義.

軍事數據質量; 多層次灰色評價; 指標體系; 權重

近年來, 隨著軍隊信息系統建設的深入發展, 軍事數據越來越成為一種重要的戰略資源. 軍事數據是軍事信息的載體, 包括軍事指揮、軍事教育、軍事衛生、編制員額、戰爭潛力、國防動員、軍事歷史等各類數據, 是數據的一個重要領域. 沒有好用、管用的軍事數據, 各類信息系統不可能產生良好的軍事效益,所以數據質量是軍事數據建設過程中的生命線, 而制定一套全面、系統的評價指標體系, 采用科學有效的方法準確而客觀地評價數據質量, 則是有效指導軍事數據建設的重要前提. 但是, 軍事數據含有大量非數值型的數據項, 例如指揮員簡歷、部隊駐地等, 對這些數據進行定性評價時, 無法完全排除人為因素帶來的偏差, 導致了軍事數據評價過程的“灰色”特性. 目前,國內外有關數據評價的方法可以分為定性描述法、定量方法、定性與定量結合法. 其中, 定性與定量結合法集定性、定量兩種方法之長, 比較適用于復雜性系統,常用的有層次分析法、模糊綜合評價法和多層次灰色評價法. 多層次灰色評價法融合了層次分析法和灰色評價法的優點, 相比模糊評價具有更高的辨別能力且操作簡單. 文獻[2]和文獻[3]中分別使用了層次分析法和改進的模糊綜合評價法, 但都沒有考慮主觀因素在評價過程中造成的影響, 導致評估結果的精確度和有效性相對欠缺. 因此本文研究了如何利用多層次灰色評價法構建綜合評價模型對軍事數據進行質量評價,為數據質量監管部門提供合理的評價依據, 進一步提高軍事數據質量管理的科學性.

1 軍事數據評價指標體系建立

建立一套有效的評價指標體系是正確評價軍事數據質量的基礎, 影響軍事數據質量的因素很多而且復雜, 對其評價涉及到很多方面, 在評價時只能選取有限的主要指標來分析, 評價指標的選取既要能夠全面地反映數據的客觀真實情況, 又要具有一定的合理性和可操作性. 本文根據實踐過程中常用的評價因素,建立多層次的評價指標體系, 具體的評價指標體系如圖1所示. 其中, 時效性根據數據上報和更新時間進行評價, 完整性和有效性根據數據庫中數據填寫情況進行評價, 準確性根據對一些特定數據內容的檢查情況進行評價. 軍事數據對準確性有著極高的要求, 因為任何一個錯誤都可能在戰時造成嚴重后果, 所以設計了一些數據項專門用來驗證數據是否準確.

圖1 軍事數據質量評價指標體系

2 多層次灰色評價原理

多層次灰色評價法, 基于系統工程的思想, 針對影響評價結果的因素多, 難以量化, 評價過程中由于評價者的知識水平、認識能力和個人偏好等因素帶來的偏差等“灰色”特性, 在評價過程中, 利用已有的白化信息最大程度地綜合考慮每一個樣本數據對最終評價結果的影響, 從而減少人為誤差, 所得結論在理論上更符合被評對象的本原屬性. 當評價對象的指標分為不同層次時, 需要采用多層次綜合評價模型.

以二層灰色綜合評價為例, 說明其評價過程, 如圖2所示. 評價過程首先根據評價樣本和評價灰類確定評價權向量, 形成第一級評價矩陣, 第二級指標評價在第一級指標評價的基礎上進行, 一級評價矩陣與該層上對應的指標權重相乘得到二級評價矩陣, 二級評價矩陣與該層對應的指標權重相乘得到最后的綜合評價結果. 整個多層次灰色評價過程中關鍵的環節是指標權重和評價權向量的確定.

圖2 二級灰色綜合評價過程

多層灰色評價基本步驟包括以下5個方面:

(1) 確定各層次評價指標的權重. 不同的評價指標對目標的重要程度是不同的, 即權重不同, 常用層次分析法來確定權重.

(2) 構建評價樣本矩陣. 組織不同的專家對評價對象按照一定的評分等級標準進行打分, 根據評價者的評價結果得到樣本評價矩陣.

(3) 確定評價灰類. 評價灰類的確定是選取一定的灰類的白化權函數來描述評價對象的灰類灰數.

(4) 確定灰色評價權向量及矩陣. 計算不同層級評價指標的灰色評價系數, 形成不同層級的評價矩陣.

(5) 綜合評價. 對由步驟(4)形成的評價矩陣作綜合評價, 按“灰水平”進行賦值, 依據最大接近原則判定評價對象的評價等級.

3 軍事數據多層次灰色評價應用

本文以某部門上報的軍事數據為評價對象, 建立多層次灰色評價模型, 進行綜合評價, 具體評價步驟如下.

3.1 確定評價指標的權重

評價指標U1j(j=1,2)的權重向量A1=（a11,a12）=(0.875,0.125);

評價指標U2j(j=1,2,3)的權重向量A2=（a21,a22,a23）=(0.429,0.429,0.142);

評價指標U3j(j=1,2,3)的權重向量A3=（a31,a32,a33）=(0.618,0.297,0.085);

評價指標U4j(j=1,2,3)的權重向量A4=（a41,a42,a43）=(0.400,0.400,0.200).

3.2 確定評價樣本矩陣

為了更好的量化評價指標, 將軍事數據質量的各項指標劃分為“優”、“良”、“中”、“差”四個等級, 并相應量化為5、4、3、2四個值. 評價指標的評分等級標準設定如表1所示.

表1 軍事數據質量評價指標評分等級標準表

組織5位專家對某部門上報軍事數據質量按評分等級標準進行打分, 根據打分結果, 求得受評對象的樣本矩陣D.

3.3 確定評價灰類

確定評價灰類就是確定評價灰類的等級數, 灰類的灰數以及灰數的白化權函數. 本研究設定評價灰色類為4類, 分別為優、良、中、差, 用序號e來表示, e=1,2,3,4. 其相應的灰類白化權函數表示如下:

3.4 計算灰色評價系數

設評價指標Uij的第s個指標屬于第e個評價灰類的灰色評價系數記為則:

圖3 各灰類函數示意圖

對評價指標Uij,第s個指標屬于各個評價灰類的總灰色評價系數記為xs, 則

ij

對于評價指標11U, 被評價對象屬于第1灰類的灰色評價系數為:

對于評價指標11U, 各個評價灰類的總灰色評價系數為:

同理, 可計算其他指標的灰色評價數.

3.5 計算灰色評價權向量及權矩陣

評價指標ijU屬于第e個灰類的灰色評價權記為ijer,則:

評價指標U11對于各個灰類的灰色評價權向量r11為:

指標Uij對于各評價灰類的灰色評價權矩陣記為Ri,則

3.6 綜合評價

對受評對象的指標iU作綜合評價, 其評價結果記為iB, 則:

對受評對象的指標U作綜合評價, 其評價結果記為C

如上所述, C即為受評對象的綜合灰色評價, 為了使結果單值化, 對綜合評價指標作量化處理, 各評價灰類的等值化向量為M=[5,4,3,2], 將所得的各灰類按“灰水平”賦值結果記為Z, 則:

與評分標準比對可知, 該受評部門上報的軍事數據質量為“優”. 同理, 可以評價出其他部門的數據質量的情況.

4 結語

為了對軍事數據有一個全面、客觀和科學的認識,本文嘗試利用多層次灰色評價法對軍事數據質量進行了評價, 該方法采用定性和定量相結合, 將評價指標之間的相關性進行灰色處理, 較好的解決指標之間的不確定性和關聯性, 減少了主觀因素的影響, 能夠較為準確地反映數據的真實情況, 通過對多個部門數據質量的評價, 驗證了這一方法的科學有效性, 為軍事數據質量評價提供了較為準確的理論和方法依據, 具有良好的應用價值.

1 林平,劉永輝,陳大勇.軍事數據工程基本問題分析.軍事運籌與系統工程,2012,26(1):14–17.

2 高起蛟,嚴鳳斌,池斌.層次分析法(AHP)在數據質量評估中的應用.信息技術,2011,3:168–173.

3 楊槐,宮研生.作戰數據在指揮決策中的作用評估方法研究.兵工自動化,2012,31(6):25–27.

4 楊棟樞,楊德勝.基于熵權和層次分析法的數據質量評估研究.現代電子技術,2013,36(22):39–42.

5 張紅亮,王軍玲,羅強一.軍事數據質量檢查方法研究與實現.現代軍事通信,2012,20(3):50–54.

6 潘昶,李可津.靶場實時數據質量評估方法研究.戰術導彈技術,2012,(4):44–47.

7 官亦兵,侯銀濤,羅永健.軍事信息系統數據質量管控研究.西安通信學院學報,2012,(11):4–7.

Application of Multilevel Grey Evaluation Method in the Military Data Quality Evaluation

ZHANG Quan, BI Yu-Hui, LIU Mao-Lin (No.31008 Unit of PLA, Beijing 100091, China)

Data quality evaluation is very important for military data construction. To improve the science and rationality of the military data quality evaluation, a data quality evaluation index system is constructed according to the feature of military data in the paper, and then an evaluation comprehensive model is constructed with multilevel grey evaluation method to estimate the data of several departments. The evaluation test shows that the results of the proposed method is reasonable and effective, and have great significance to enhance the scientific level of the management of military data quality.

military data quality; multilevel grey evaluation method; index system; weight

國家自然科學基金(61301159)

2016-07-12;收到修改稿時間:2016-08-22

10.15888/j.cnki.csa.005689