大型仿真系统数据质量持续改进模型研究

摘要：

准确、可靠、适应的数据是大型仿真系统的基石,数据质量成为衡量仿真系统可信度的最重要的测度标准之一.本文首先建立了大型仿真系统数据质量评估的一种指标体系,采用六级标度法评分计算得出各指标的权重,然后通过皮尔预测模型得到投资和质量指标值之间的曲线,最后基于遗传算法得到总投资额一定情况下的经费优化分配方案,实现了数据质量的持续改进,促进了大型仿真系统可信度的提高.

关键词： 仿真系统 数据质量 质量控制 皮尔预测模型 遗传算法

作者: 韩志军 吴蕾 柳少军 景民

作者单位: 国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京,中国,100091;蚌埠坦克学院军事仿真教研室,蚌埠,中国,233013 国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京,中国,100091

会议类型: 国内会议

会议名称: Thirteenth Chinese Conference,SSTA 2011(第十三届中国系统仿真技术及其应用学术会议)

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 533-537

在线出版日期: 2011-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）