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文檔簡介
1、作為電磁仿真模型有效性評(píng)估的核心內(nèi)容,仿真結(jié)果可信度的定量評(píng)估可以消除主觀目測(cè)評(píng)估的不確定性和不穩(wěn)定性,為仿真模型修正及改進(jìn)提供指導(dǎo)。特征選擇驗(yàn)證(FSV:Feature Selective Validation)方法是IEEE標(biāo)準(zhǔn)1597.1所確立的電磁仿真有效性評(píng)估體系的核心方法,結(jié)合 IEEE標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)的修訂要求,對(duì)FSV方法本身的特性、有效性及功能拓展等關(guān)鍵問題進(jìn)行研究對(duì)IEEE標(biāo)準(zhǔn)1597.1的進(jìn)一步修訂和推廣具有重要意義。<
2、br> 本課題首先對(duì)FSV方法主要特性進(jìn)行了分析。通過與常用數(shù)據(jù)差異評(píng)估算法的對(duì)比說明了FSV方法在電磁仿真結(jié)果可信度評(píng)估中的適用性。對(duì)FSV方法數(shù)據(jù)敏感性的分析主要考察待評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量變化對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響,分析證明了當(dāng)數(shù)據(jù)密度及數(shù)據(jù)丟失比例在一定范圍內(nèi)變化時(shí)FSV評(píng)價(jià)結(jié)果具有魯棒性。參數(shù)敏感性分析則考察FSV方法中關(guān)鍵參數(shù)取值變化對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響,通過分析確定了兩個(gè)敏感參數(shù)并驗(yàn)證了這兩個(gè)參數(shù)取值的合理性。
在論證了FSV
3、特性的基礎(chǔ)上,為了使 FSV方法更接近于專家評(píng)價(jià),提出了對(duì)其評(píng)估結(jié)果定性表達(dá)方法的改進(jìn)。首先,提出使用連續(xù)概率密度函數(shù)代替直方圖來表示定性評(píng)價(jià)結(jié)果,從而可以提供更加細(xì)致的定性信息,并可以為多結(jié)果之間的交叉統(tǒng)計(jì)分析提供條件。其次,研究了FSV方法的定性結(jié)果與定量結(jié)果之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的模糊化問題。使用浮動(dòng)邊界代替原有的硬邊界來重新定義定性評(píng)估與定量結(jié)果之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,在結(jié)果表達(dá)層面減小了FSV方法的定性評(píng)估結(jié)果與專家調(diào)查結(jié)果之間的差異。此外,本
4、課題通過組織新的數(shù)據(jù)可信度專家問卷調(diào)查,分析了專家目測(cè)評(píng)估的特點(diǎn),為本課題對(duì)FSV方法的改進(jìn)提供了參考數(shù)據(jù)。
針對(duì)FSV方法在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的三種失效情況,分別研究了其失效原因及解決方案。首先,通過對(duì)直流差異評(píng)估量(ODM)算法的改進(jìn),解決了FSV方法在評(píng)估正負(fù)交替數(shù)據(jù)時(shí)的失效問題,且這一改進(jìn)對(duì)常規(guī)數(shù)據(jù)的評(píng)估沒有影響。其次,通過分段評(píng)估改進(jìn)了FDM的計(jì)算,提出了改進(jìn)的MAF-FSV算法,解決了對(duì)含有瞬態(tài)分量數(shù)據(jù)的評(píng)估失效問題。
5、最后,探索了畸變數(shù)據(jù)的評(píng)估問題,提出使用Feature Selective Correction(FSC)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)校正,改進(jìn)了全局差異評(píng)估量(GDM)計(jì)算方法。以上改進(jìn)均通過與專家調(diào)查結(jié)果的對(duì)比證明了其有效性,增強(qiáng)了FSV方法的評(píng)估穩(wěn)定性。
針對(duì)FSV方法在實(shí)際應(yīng)用中面臨的多仿真結(jié)果可信度的綜合評(píng)價(jià)問題,引入模糊綜合評(píng)價(jià)模型和層次分析法,建立了基于FSV的多結(jié)果可信度綜合評(píng)估方法,拓展了FS V方法的功能。在此基礎(chǔ)上結(jié)合本
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