使用数据包络分析确定可靠性不确定性指标的最优模型

各种不确定性指标已可用于测量不确定性和认知不确定性下的可靠性,包括基于证据理论的可靠性,基于区间分析的可靠性,基于模糊区间分析的可靠性,验单可靠性和置信度可靠性。 但是,当尝试通过执行一种方法来解决一种特定情况时会遇到困难,因为评估结果可能与其他方法有所不同。因此,我们不相信仅基于定性分析来选择一种方法。 因此,本文提出了一种最优的评估模型,可以对这些指标进行客观的评估,并提供合理的决策建议。 在对这些指标进行特征分析的基础上,建立了评价指标体系。 Cooke经典模型已被用来衡量专家的表现并提高定量结果的客观性。 在综合考虑评价指标和需求两方面的要求的基础上,提出了一种基于数据包络分析的最优模型。 随后通过数值示例来说明评估方法。 发现该模型在客观性和提供合理决策建议的能力方面优于替代方法。