本發(fā)明涉及模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，尤其是涉及一種基于區(qū)間二型模糊數(shù)的船舶岸端控制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、智能船舶作為一個(gè)新興事物，將推動(dòng)船舶產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型。目前國際海事組織將智能船舶定義為海上水面自主船舶(maritime?autonomous?surface?ship,mass)，并按自動(dòng)化水平分為四類，其中遠(yuǎn)程遙控船舶有人在船屬于第2類、遠(yuǎn)程遙控船舶無人在船屬于第3類。這兩類船舶均須岸基控制中心的航行決策、應(yīng)急接管等支持。但是，目前對(duì)遠(yuǎn)程遙控船舶岸端控制中心對(duì)認(rèn)知尚存在模糊認(rèn)知。比如，其系統(tǒng)如何設(shè)計(jì)，現(xiàn)有的系統(tǒng)如何得到廣泛的應(yīng)用等等。因此，在對(duì)遠(yuǎn)程遙控船舶岸端控制系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí)存在一定的不確定性。此外，數(shù)據(jù)不足在新興事物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中也較為常見，通過專家對(duì)模糊判斷可以彌補(bǔ)此類不足，即在客觀數(shù)據(jù)不足或不完備情況下開展模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，為系統(tǒng)改進(jìn)或航行作業(yè)提供一定的風(fēng)險(xiǎn)信息作為參考。

2、模糊集理論是由zadeh提出的，它以一型模糊集(type-1?fuzzy?sets，t1fs)的形式被廣泛應(yīng)用于模擬人判斷中的模糊性。t1fs的隸屬度函數(shù)是[0,1]范圍內(nèi)的一個(gè)準(zhǔn)確數(shù)值，然而，很多情況下，隸屬度函數(shù)的取值仍存在不確定的一面。為此，zadeh提出了第二類模糊集(type-2?fuzzy?sets，t2fs)的概念，作為t1fs的擴(kuò)展。t2fss的特征是隸屬度函數(shù)也是可變的，它提供了額外的自由度，使直接建模和處理不確定性成為可能。然而，由于涉及復(fù)雜的計(jì)算，t2fs至今尚未得到廣泛應(yīng)用。為了減少所需的計(jì)算量，將t2fs的上下界隸屬度函數(shù)固定形成區(qū)間二型模糊集(interval?type-2?fuzzy?sets，it2fss)。作為t2fs的特例，it2fs不僅能比t1fs更好地表示不確定性，同時(shí)與t2fs相比簡化了計(jì)算量。因此，it2fs已被廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域，如多準(zhǔn)則決策、模糊風(fēng)險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)矩陣設(shè)計(jì)等。但從已有研究中可見，關(guān)于it2fs的參數(shù)在加法、減法、乘法、除法、數(shù)乘和指數(shù)運(yùn)算等算術(shù)運(yùn)算規(guī)則存在以下不足：

3、(1)對(duì)it2fs中元素的規(guī)則相對(duì)統(tǒng)一，缺乏與元素的高相關(guān)的統(tǒng)一規(guī)則。

4、(2)通過使用平面和不規(guī)則平面等形狀在數(shù)學(xué)上反映了it2fs中元素的高的相互影響，但卻沒有合理解釋這些形狀與實(shí)際情況等關(guān)聯(lián)。

5、(3)運(yùn)算規(guī)則未能直接體現(xiàn)決策者差異化的風(fēng)險(xiǎn)偏好。

6、上述不足之處也在一定程度上導(dǎo)致模糊風(fēng)險(xiǎn)分析存在靈活性不足、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不全面等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就是為了提供一種基于區(qū)間二型模糊數(shù)的船舶岸端控制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于區(qū)間二型模糊數(shù)的船舶岸端控制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括以下步驟：

4、通過對(duì)智能船舶岸端控制系統(tǒng)的功能分析，獲取包括多個(gè)子模塊/部件的相關(guān)數(shù)據(jù)，評(píng)估各個(gè)子模塊/部件的故障概率和損失嚴(yán)重程度，其中故障概率和損失嚴(yán)重程度為區(qū)間二型模糊數(shù)；

5、根據(jù)所述各個(gè)子模塊/部件的故障概率和損失嚴(yán)重程度，采用改進(jìn)的區(qū)間二型模糊數(shù)的算術(shù)運(yùn)算規(guī)則估計(jì)系統(tǒng)或部件的模糊風(fēng)險(xiǎn)，其中區(qū)間二型模糊數(shù)由元素和高組成，通過統(tǒng)一區(qū)間二型模糊數(shù)的高的算術(shù)運(yùn)算規(guī)則得到改進(jìn)后的區(qū)間二型模糊數(shù)的算術(shù)運(yùn)算規(guī)則。

6、進(jìn)一步地，所述區(qū)間二型模糊數(shù)的表達(dá)式為：

7、

8、式中，為第i個(gè)區(qū)間二型模糊數(shù)，為上界隸屬度函數(shù)，為下界隸屬度函數(shù)，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，

9、進(jìn)一步地，所述改進(jìn)的區(qū)間二型模糊數(shù)的算術(shù)運(yùn)算規(guī)則包括加法、減法、乘法、除法、數(shù)乘法和指數(shù)。

10、進(jìn)一步地，加法的運(yùn)算規(guī)則為：

11、

12、式中，和分別表示兩個(gè)區(qū)間二型模糊數(shù)，k∈{0.5,1,2}為偏好系數(shù)，表示對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍能力，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為上界隸屬度函數(shù)，為下界隸屬度函數(shù)。

13、進(jìn)一步地，減法的運(yùn)算規(guī)則為：

14、

15、式中，和分別表示兩個(gè)區(qū)間二型模糊數(shù)，k∈{0.5,1,2}為偏好系數(shù)，表示對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍能力，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為上界隸屬度函數(shù)，為下界隸屬度函數(shù)。

16、進(jìn)一步地，乘法的運(yùn)算規(guī)則為：

17、

18、其中：

19、

20、式中，和分別表示兩個(gè)區(qū)間二型模糊數(shù)，k∈{0.5,1,2}為偏好系數(shù)，表示對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍能力，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為或中的元素，為上界隸屬度函數(shù)，為下界隸屬度函數(shù)。

21、進(jìn)一步地，除法的運(yùn)算規(guī)則為：

22、

23、式中，和分別表示兩個(gè)區(qū)間二型模糊數(shù)，k∈{0.5,1,2}為偏好系數(shù)，表示對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍能力，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為上界隸屬度函數(shù)，為下界隸屬度函數(shù)，且p∈{1,2}，q∈{3,4}。

24、進(jìn)一步地，數(shù)乘法的運(yùn)算規(guī)則為：

25、

26、式中，表示區(qū)間二型模糊數(shù)，k∈{0.5,1,2}為偏好系數(shù)，表示對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍能力，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為，為，λ∈[0,1]，為上界隸屬度函數(shù)，為下界隸屬度函數(shù)。

27、進(jìn)一步地，所述指數(shù)的運(yùn)算規(guī)則為：

28、

29、式中，表示區(qū)間二型模糊數(shù)，k∈{0.5,1,2}為偏好系數(shù)，表示對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍能力，定義了上界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為上界隸屬度函數(shù)，定義了下界隸屬度函數(shù)的值，是中各個(gè)元素的高，為下界隸屬度函數(shù)，為，為，λ∈[0,1]。

30、進(jìn)一步地，改進(jìn)后的區(qū)間二型模糊數(shù)的高的算術(shù)運(yùn)算規(guī)則滿足以下一種或多種特性：

31、1)對(duì)稱性：h關(guān)于x＝y(tǒng)對(duì)稱；

32、2)唯一性：h，x，y∈[0，1]；當(dāng)且僅當(dāng)x＝y(tǒng)＝0時(shí)，h＝0；當(dāng)且僅當(dāng)x＝y(tǒng)＝1時(shí)，h＝1；

33、3)特殊性：當(dāng)k＝1時(shí)，h＝(x+y)/2；特別是，當(dāng)x＝y(tǒng)時(shí)，h＝x＝y(tǒng)；

34、其中，h表示高，x，y分別表示運(yùn)算的兩個(gè)區(qū)間二型模糊數(shù)的高。

35、最后，通過對(duì)比不同運(yùn)算規(guī)則下結(jié)果的偏差度和相似度對(duì)比分析驗(yàn)證結(jié)果。偏差度是根據(jù)2013年hu等人提出的文獻(xiàn)“multi-criteria?decision?making?method?based?onpossibility?degree?of?interval?type-2fuzzy?number”提出的計(jì)算方法，如下：

36、

37、

38、相似度是由2016年sen等人提出的篇文獻(xiàn)“fuzzy?risk?analysis?in?familialbreast?cancer?using?a?similarity?measure?of?interval-valued?fuzzy?numbers”提出的相似度計(jì)算方法，如下：

39、

40、其中，

41、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

42、(1)本發(fā)明統(tǒng)一區(qū)間二型模糊數(shù)的高的算術(shù)運(yùn)算規(guī)則，較好地體現(xiàn)參與運(yùn)算的區(qū)間二型模糊數(shù)的高的對(duì)稱性、唯一性和特殊性。在運(yùn)算規(guī)則中引入偏好系數(shù)代表決策者差異化的風(fēng)險(xiǎn)偏好，進(jìn)一步調(diào)整了運(yùn)算規(guī)則的靈活性，刻畫了決策者不同的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，更全面地反映人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的不確定性。

43、(2)本發(fā)明的模糊評(píng)價(jià)方法一方面在數(shù)據(jù)不完備情況下完成對(duì)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)計(jì)算過程更為反映人的模糊判斷，為模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供靈活可靠的實(shí)現(xiàn)過程。另一方面，通過對(duì)比不同規(guī)則下的計(jì)算結(jié)果的偏差度和相似度對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算結(jié)果不僅可用于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的模糊認(rèn)知，還可用于在數(shù)據(jù)不足下，對(duì)不同生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品進(jìn)行比選。