【摘 要】
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由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息。为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理
【基金项目】
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国家自然科学基金(62072370,61703423)
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由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息。为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理想解排序法相结合,采用CV-G1法赋权,构建数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估模型。首先,利用IOWA算子估算空值,解决数据缺失问题;然后,利用基于变异系数法改进的G1法实现对各属性的组合赋权;最后,通过TOPSIS算法对辐射源威胁度进行排序。仿真验证了算法的有效性,该方法拓展了TOPSIS算法使用范围,实现数据缺失情况下的辐射
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