[发明专利]一种复杂系统关键路径评估方法及系统在审

专利信息
申请号: 201811358421.6 申请日: 2018-11-15
公开(公告)号: CN109685308A 公开(公告)日: 2019-04-26
发明(设计)人: 吴德胜;陶良彦 申请(专利权)人: 中国科学院大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06K9/62
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹;吴欢燕
地址: 100040 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明实施例提供一种复杂系统关键路径评估方法及系统,通过ISM方法获取复杂系统中每一要素的直接关系矩阵;获取每一要素的标准化直接关系矩阵;获取所述复杂系统的综合影响矩阵;根据每一要素的中心度和原因度,获取以每一要素为节点的贝叶斯网络结构,通过三角模糊数法,获取所述贝叶斯网络中每一节点发生每一状态的先验概率;根据所述贝叶斯网络中每一节点发生每一状态的先验概率,获取所述贝叶斯网络中每一子节点引起对应父节点发生每一状态的后验概率;将所述贝叶斯网络的最终节点依次到每一层中后验概率最大的父节点作为关键路径。本发明实施例提供了一种复杂系统中关键路径评估方法,简单方便,并且有效性高。
搜索关键词: 复杂系统 贝叶斯网络 关键路径 矩阵 后验概率 先验概率 直接关系 父节点 评估 网络结构 影响矩阵 最终节点 贝叶斯 中心度 子节点 标准化 模糊
【主权项】:
1.一种复杂系统关键路径评估方法,其特征在于,包括:S1,通过ISM方法获取复杂系统中每一要素的直接关系矩阵;S2,对每一要素的直接关系矩阵进行标准化,获取每一要素的标准化直接关系矩阵;S3,根据每一要素的标准化直接关系矩阵,获取所述复杂系统的综合影响矩阵;S4,根据每一要素的中心度和原因度,获取以每一要素为节点的贝叶斯网络结构,其中,对于任一要素,若所述任一要素对任一其它要素的影响大于所述任一其它要素对所述任一要素的影响,所述贝叶斯网络结构图中的箭头方向为所述任一要素到所述任一其它要素,所述任一要素的中心度为所述综合影响矩阵行要素之和,所述任一要素的原因度为所述综合影响矩阵列要素之和;S5,通过三角模糊数法,获取所述贝叶斯网络中每一节点发生每一状态的先验概率;S6,根据所述贝叶斯网络中每一节点发生每一状态的先验概率,获取所述贝叶斯网络中每一子节点引起对应父节点发生每一状态的后验概率;S7,将所述贝叶斯网络的最终节点依次到每一层中后验概率最大的父节点作为关键路径。
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