[发明专利]一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法

权利要求书

1.一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：想定样本空间生成；

步骤S2：建立情报体系的效能指标体系；

步骤S3：情报体系效能评估的关联结构模型的构建与识别；

步骤S4：数据准备；

步骤S5：体系效能评估的关联结构模型的参数估计；

步骤S6：体系效能评估的关联结构模型的评估与修正。

2.如权利要求1所述的一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法，其特征在于：所述的步骤S1包括根据具体任务目标，选取相关的实验参数，生成情报体系的想定样本空间。

3.如权利要求1所述的一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法，其特征在于：所述的步骤S2中的情报体系效能评估指标包括任务计划能力，协同感知能力，态势生成能力，情报服务能力，效能评估能力，基础支撑能力。

4.如权利要求1所述的一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法，其特征在于：所述的步骤S3中关联结构模型的识别规则采用t规则，

体系有(p+q)个可测变量，则可产生(p+q)(p+q+1)/2个不同的方差和协方差，得到(p+q)(p+q+1)/2个不同的含有未知参数的方程，当待估计的位置参数的个数满足

则模型为可识别。

5.如权利要求1所述的一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法，其特征在于：所述的步骤S5中当体系效能评估的关联结构模型建立并可识别后，对模型的参数进行估计，根据数据拟合函数F(S,Σ(θ))的不同定义方式，采用加权最小二乘法对关联结构模型参数进行估计，其中数据拟合函数的作用是衡量样本协方差矩阵S与模型协方差矩阵Σ(θ)的差值，F(S,Σ(θ))定义如下：

F(S,Σ(θ))＝0.5tr[W^-1(S-Σ(θ))²]

式中：W表示矩阵对角线上的元素之和。

6.如权利要求1所述的一种基于关联结构分析的情报体系效能评估方法，其特征在于：所述的步骤S6中对构建的关联结构模型进行参数估计后，采用拟合程度检验方式进行评估，

首先进行残差测量参数，该参数主要通过计算样本残差来完成，其计算公式如下：

计算χ²统计量，该统计量的计算公式为：

式中：N是样本数量；F为模型拟合函数的估计值；k为自由参数即模型中要估计的参数的个数，当样本数据服从多元正态分布时，χ²统计量服从公式中的χ²分布，

计算近似误差均方根RMSEA，其计算公式如下：

式中：N是样本数量；F为模型拟合函数的估计值；df为模型的自由度，

标准拟合指数(NFI)，其计算公式如下：

式中：是独立模型的χ²值，

比较拟合函数(CFI)，其计算公式为：

式中：