(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210813575.X (22)申请日 2022.07.11 (71)申请人 中国电子科技 集团公司第二十八研 究所 地址 210000 江苏省南京市栖霞区灵山 南 路1号 (72)发明人 刘超　朱峰　陈忠　王德泉　杜博　 李远杰　尹豪　郝科委　张宁　 袁圆　 (74)专利代理 机构 江苏圣典律师事务所 32 237 专利代理师 于瀚文　胡建华 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06Q 10/06(2012.01)G06F 111/08(2020.01) G06F 111/10(2020.01) (54)发明名称 一种基于云理论模型的环境仿真真实度的 综合评估方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于云理论模型的环境 仿真真实度的综合评估方法， 包括评估指标体 系、 评估标准和指标权重的确定、 目标评估指标 (最顶层指标唯一)的语言值评估集的一组云模 型的确定， 仿真真实度评估结果综合云模型的确 定等步骤。 首先根据特定评估目的给出评估指标 (含数值型评估指标和模糊语言值型评估指标) 和指标权重， 然后通过对以往历史数据的分析和 专家经验综合计算出目标评估指标的语言值评 估集的一组云模 型； 再请专家对某场仿真按指标 体系进行评估， 根据专家评估数据算出最终的评 估结果综合云模型， 最后通过得到最终的评估结 果云模型和目标评估指标的语言值评估集的一 组云模型进行云模型图比对， 得出最后的评估结 果语言值描述。 权利要求书5页 说明书16页 附图6页 CN 115292904 A 2022.11.04 CN 115292904 A 1.一种基于云理论模型的环境仿真真实度的综合评估方法， 其特征在于， 包括如下步 骤： 步骤1： 确定环境仿真 真实度评估指标体系； 步骤2： 确定指标的评估标准； 步骤3： 确定 评估指标的权 重； 步骤4： 确定目标评估指标的语言值评估集的一组云模型； 步骤5： 确定目标指标的评估结果综合云模型； 步骤6： 通过步骤4得到的语言值评估集的一组云模型与步骤5得到的目标指标的评估 结果综合云模型， 进行云模型图的对比分析； 步骤7： 获取目标指标的评估结果综合云模型与语言值评估集的一组云模型中重合度 最高的云模型， 重合度最高的云模型 所属的评估语言值即为 最终评估结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤1包括： 步骤1‑1： 确定环境仿真 真实度评估指标体系： 目标评估指标为虚拟环境对评估效果的仿真度A， 二级评估指标包括数值型评估指标A1 和模糊语言值型评估指标A2。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 步骤2包括： 数值型评估指标A1的评估结果是 百分制的具体数值； 模糊语言值型评估指标A2的评估结果是评估语言集v中的一个元素值， v表示为v＝{ v1, v2,v3,v4}＝{非常不真实， 不真实， 较真实， 非常 真实}。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 步骤3包括： 虚拟环境对评估效果的仿真度A的权重为WA， 数值型评估指标A1的权重为 模糊语言 值型评估指标A2的权重为 其中WA＝1， 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 步骤4包括： 步骤4‑1： 数值型评估指标A1转换成语言值评估集的一组云模型： 把数值型评估指标A1转换成以语言值评估集v＝{v1,v2,v3,v4}＝{非常不真实， 不真实， 较真实， 非常真实}描述的模糊语言评估指 标， 即要得到数值型评估指标A1的语言值评估集 的一组云模型， 把数值型评估指标A1的评估结果按照语言值评估集{非常不真实， 不真实， 较真实， 非常真实 }四个等级进 行评估等级划分， 在历史积累评估数值数据中均匀随机抽取 N0个样本： 其中Xi为历史积累评估数值数据中的数值样本数据， 下标i表示样本序号， N0为获取的 样本总个数， μ0为样本均值， σ0为历史积累评估数值数据样本中的差值 参数； 定义语言值与云模型(Ex,En,He)的对应关系， 其中Ex为云模型的期望值， En为熵， He为超 熵， 云模型(Ex,En,He)表示即是对于自然模糊语 言的定性描述， 根据如下公 式得到数值型评 估指标A1的语言值评估集的一组云模型：权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115292904 A 2v1非常不真实： v2不真实： v3较真实： v4非常真实： A1v1云模型为： A1v2云模型为： A1v3云模型为： A1v4云模型为： 其中A1v1云模型为数值型评估指标A1的语言值评估集中元素v1的云模型， 分别为语言值评估集中元 素v1云模型的期望值、 熵、 超熵； 其中A1v2云模型为数值型评估指标A1的语言值评估集中元素v2的云模型， 分别为语言值评估集中元 素云模型的期望值、 熵、 超熵； 其中A1v3云模型为数值型评估指标A1的语言值评估集中元素v3的云模型， 分别为语言值评估集中元 素v3云模型的期望值、 熵、 超熵； 其中A1v4云模型为数值型评估指标A1的语言值评估集中元素v4的云模型，权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115292904 A 3