[发明专利]一种新的体系能力需求生成方法

权利要求书

1.一种新的体系能力需求生成方法，其特征在于，该生成方法具体步骤如下：

(1)工作人员输入体系名称，并收集对应能力需求：工作人员向计算设备输入体系名称，计算设备与互联网通信连接，并对相关能力需求进行收集筛选；

(2)构建能力需求表，并对其进行重要度排序：智能构建能力需求表，并将筛选完成的能力需求录入表中，同时构建卷积神经网络，并由卷积神经网络对能力需求表中的将相应评价由一定语义转换标准转换出的勾股模糊数进行计算，并依据计算结果进行重要度排序；

(3)构建分析模型，并对各项能力需求占比进行计算：依据排序完成的能力需求表构建分析模型，并依据表中排列顺序依次导入各项能力需求，并对各项能力需求权重进行分类计算，同时将计算结果录入能力需求表中；

(4)生成结论报告，并反馈给工作人员进行分析调整：依据计算结果智能生成结论报告，并将生成的结论报告反馈给工作人员，工作人员对结论报告进行查看，同时对其进行分析调整；

(5)将结论报告上传至云端服务器，用户可对其进行选择查看：云端服务器接收结论报告，并对其进行有序存储，同时用户可通过智能设备与云端服务器进行通信连接，并对结论报告进行选择查看。

2.根据权利要求1所述的一种新的体系能力需求生成方法，其特征在于，步骤(1)中所述收集筛选具体步骤如下：

步骤一：计算设备接收体系名称N，并依据N在互联网中进行精确检索，并收集搜索到的相关任务情报以及技术资料；

步骤二：对收集到的相关任务情报以及技术资料进行能力需求提取，并按照首字母A～Z分为26组，同时分别对每组数据中的各项能力需求进行去重处理，并将处理完成的能力需求反馈给工作人员；

步骤三：工作人员查看各项能力需求，并对其进行手动调整。

3.根据权利要求1所述的一种新的体系能力需求生成方法，其特征在于，步骤(2)中所述重要度排序具体步骤如下：

第一步：卷积神经网络从互联网中抓取参考体系，并利用一定的语义转换标准将相应评价转换成勾股模糊数对参考体系完成相应任务的能力进行评价，同时生成模糊性评价；

第二步：对各项能力需求进行重要度计算，其具体计算公式如下：

其中，V(p_n)代表p_n的排序数值，p_n代表勾股模糊数，且n为自然数，且n不大于总任务量；

第三步：开始比较各组V(p_n)大小，并依据从大到小进行重要度排序，同时依据排序结果更新能力需求表。

4.根据权利要求1所述的一种新的体系能力需求生成方法，其特征在于，步骤(3)中所述分类计算具体步骤如下：

S1：分析模型自行抓取对应能力需求的方案集与属性集，并生成决策矩阵，其具体决策矩阵如下：

其中，R代表决策矩阵，r_ij为勾股模糊数，且r_ij＝＜μ_ij,v_ij＞，μ_ml、v_ml分别代表隶属度与非隶属度；

S2：对各组能力需求对应权重进行计算，其具体计算公式如下：

其中，ω_y代表对应能力需求权重，π_ij代表该勾股模糊数的犹豫度；

S3：对各项能力需求所占权重进行层次分析，并生成结果数据，同时绘制饼图，并标记各项能力需求所占比例。

5.根据权利要求4所述的一种新的体系能力需求生成方法，其特征在于，步骤(4)中所述分析调整具体步骤如下：

SS1：工作人员查看相关结论报告，并对其中专业名词进行注释，同时对结论报告中错误数据进行修改备注；

SS2：卷积神经网络接收工作人员注释完成的结论报告，并对注释位置进行替换调整，同时卷积神经网络与互联网通信连接，并对结论报告中专业术语进行检索，同时对其进行语句替换；

SS3：对修改备注位置进行收集，并对错误原因进行记录，并生成数据修复日志。