MATLAB基于改进云物元的模拟机协同训练质量评价

机器学习之心2025-11-06 18:09

1. 系统总体架构

技术路线框架：

复制代码 
数据采集 → 指标构建 → 云物元模型 → 权重确定 → 质量评价 → 结果分析

2. 核心算法步骤

步骤1：评价指标体系构建

matlab 复制代码 
%% 模拟机协同训练质量评价指标体系
% 一级指标
indicators = {
    '操作技能', '团队协作', '情景逼真度', '训练效果', '系统性能'
};

% 二级指标细化
sub_indicators = {
    {'操作准确性', '反应速度', '程序规范性'},           % 操作技能
    {'沟通协调', '角色配合', '冲突处理'},               % 团队协作  
    {'环境真实感', '设备仿真度', '情景复杂度'},          % 情景逼真度
    {'知识掌握度', '技能提升度', '问题解决能力'},        % 训练效果
    {'系统稳定性', '响应时效', '数据准确性'}            % 系统性能
};

步骤2：改进云物元模型构建

matlab 复制代码 
classdef ImprovedCloudMatterElement
    properties
        Name                    % 评价指标名称
        ClassicalDomain         % 经典域 [下限, 上限]
        NodeDomain             % 节域 [下限, 上限]  
        ActualValue            % 实测值
        CloudParameters        % 云参数 [Ex, En, He]
        MembershipDegree       % 隶属度
    end
    
    methods
        function obj = ImprovedCloudMatterElement(name, classical, node)
            obj.Name = name;
            obj.ClassicalDomain = classical;
            obj.NodeDomain = node;
            % 计算云参数
            obj.CloudParameters = obj.calculateCloudParameters();
        end
        
        function params = calculateCloudParameters(obj)
            % 基于经典域和节域计算云数字特征
            Ex = mean(obj.ClassicalDomain);
            En = (obj.ClassicalDomain(2) - obj.ClassicalDomain(1)) / 6;
            He = (obj.NodeDomain(2) - obj.NodeDomain(1)) / 36;
            params = [Ex, En, He];
        end
        
        function degree = calculateMembership(obj, actualValue)
            % 改进的云隶属度计算
            Ex = obj.CloudParameters(1);
            En = obj.CloudParameters(2); 
            He = obj.CloudParameters(3);
            
            % 生成正态随机数
            En_prime = normrnd(En, He);
            
            % 计算隶属度
            if En_prime ~= 0
                degree = exp(-(actualValue - Ex)^2 / (2 * En_prime^2));
            else
                degree = 0;
            end
            
            obj.ActualValue = actualValue;
            obj.MembershipDegree = degree;
        end
    end
end

步骤3：组合权重确定

matlab 复制代码 
function weights = combinedWeighting(data_matrix)
    % 主观权重 - AHP法
    subjective_weights = analyticHierarchyProcess();
    
    % 客观权重 - 熵权法  
    objective_weights = entropyWeightMethod(data_matrix);
    
    % 组合权重
    alpha = 0.6;  % 主观权重系数
    beta = 0.4;   % 客观权重系数
    
    weights = alpha * subjective_weights + beta * objective_weights;
    weights = weights / sum(weights);  % 归一化
end

function weights = analyticHierarchyProcess()
    % 构建判断矩阵（示例）
    judgment_matrix = [
        1,   3,   2,   1,   2;
        1/3, 1,   1/2, 1/3, 1/2;
        1/2, 2,   1,   1/2, 1;
        1,   3,   2,   1,   2;
        1/2, 2,   1,   1/2, 1
    ];
    
    % 特征向量法求权重
    [V, D] = eig(judgment_matrix);
    [~, idx] = max(diag(D));
    weights = V(:, idx) / sum(V(:, idx));
end

function weights = entropyWeightMethod(data_matrix)
    [m, n] = size(data_matrix);
    
    % 数据标准化
    normalized_data = zeros(m, n);
    for j = 1:n
        if max(data_matrix(:,j)) ~= min(data_matrix(:,j))
            normalized_data(:,j) = (data_matrix(:,j) - min(data_matrix(:,j))) / ...
                                  (max(data_matrix(:,j)) - min(data_matrix(:,j)));
        else
            normalized_data(:,j) = 0.5;
        end
    end
    
    % 计算熵值
    p = normalized_data ./ sum(normalized_data, 1);
    p(p == 0) = 1e-10;  % 避免log(0)
    e = -sum(p .* log(p), 1) / log(m);
    
    % 计算权重
    weights = (1 - e) / sum(1 - e);
end

3. 完整评价模型实现

matlab 复制代码 
%% 模拟机协同训练质量评价主程序
classdef SimulatorTrainingQualityEvaluation
    properties
        EvaluationIndicators     % 评价指标体系
        CloudMatterElements      % 云物元集合
        Weights                 % 组合权重
        EvaluationResults       % 评价结果
        TrainingData           % 训练数据
    end
    
    methods
        function obj = SimulatorTrainingQualityEvaluation()
            obj = obj.initializeEvaluationSystem();
        end
        
        function obj = initializeEvaluationSystem(obj)
            % 初始化评价指标体系
            obj.EvaluationIndicators = {
                '操作准确性',   [0.8, 1.0], [0.6, 1.0];
                '反应速度',     [0.7, 0.9], [0.5, 1.0]; 
                '程序规范性',   [0.9, 1.0], [0.7, 1.0];
                '沟通协调',     [0.8, 1.0], [0.6, 1.0];
                '角色配合',     [0.8, 1.0], [0.6, 1.0];
                '环境真实感',   [0.7, 0.9], [0.5, 1.0];
                '系统稳定性',   [0.9, 1.0], [0.7, 1.0];
                '技能提升度',   [0.8, 1.0], [0.6, 1.0]
            };
            
            % 创建云物元对象
            obj.CloudMatterElements = cell(size(obj.EvaluationIndicators, 1), 1);
            for i = 1:length(obj.CloudMatterElements)
                name = obj.EvaluationIndicators{i, 1};
                classical = obj.EvaluationIndicators{i, 2};
                node = obj.EvaluationIndicators{i, 3};
                obj.CloudMatterElements{i} = ImprovedCloudMatterElement(name, classical, node);
            end
        end
        
        function results = evaluateTrainingQuality(obj, training_data)
            % 训练质量综合评价
            [num_samples, num_indicators] = size(training_data);
            
            % 计算权重
            obj.Weights = combinedWeighting(training_data);
            
            % 计算各样本的综合评价结果
            comprehensive_scores = zeros(num_samples, 1);
            membership_matrix = zeros(num_samples, num_indicators);
            quality_levels = cell(num_samples, 1);
            
            for i = 1:num_samples
                sample_scores = zeros(num_indicators, 1);
                
                for j = 1:num_indicators
                    % 计算各指标隶属度
                    membership = obj.CloudMatterElements{j}.calculateMembership(training_data(i, j));
                    membership_matrix(i, j) = membership;
                    sample_scores(j) = membership * obj.Weights(j);
                end
                
                % 综合得分
                comprehensive_scores(i) = sum(sample_scores);
                
                % 质量等级判定
                quality_levels{i} = obj.determineQualityLevel(comprehensive_scores(i));
            end
            
            % 存储结果
            obj.EvaluationResults.ComprehensiveScores = comprehensive_scores;
            obj.EvaluationResults.MembershipMatrix = membership_matrix;
            obj.EvaluationResults.QualityLevels = quality_levels;
            obj.TrainingData = training_data;
            
            results = obj.EvaluationResults;
        end
        
        function level = determineQualityLevel(obj, score)
            % 根据得分确定质量等级
            if score >= 0.9
                level = '优秀';
            elseif score >= 0.8
                level = '良好';
            elseif score >= 0.7
                level = '中等';
            elseif score >= 0.6
                level = '合格';
            else
                level = '不合格';
            end
        end
        
        function visualizeResults(obj)
            % 结果可视化
            figure('Position', [100, 100, 1400, 900]);
            
            % 1. 综合得分分布
            subplot(2, 3, 1);
            scores = obj.EvaluationResults.ComprehensiveScores;
            histogram(scores, 10, 'FaceColor', [0.2 0.6 0.8], 'EdgeColor', 'none');
            title('训练质量综合得分分布', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
            xlabel('综合得分');
            ylabel('频数');
            grid on;
            
            % 2. 各指标权重分布
            subplot(2, 3, 2);
            pie(obj.Weights, obj.EvaluationIndicators(:,1));
            title('评价指标权重分布', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
            
            % 3. 质量等级分布
            subplot(2, 3, 3);
            levels = obj.EvaluationResults.QualityLevels;
            level_categories = {'优秀', '良好', '中等', '合格', '不合格'};
            level_counts = zeros(1, 5);
            for i = 1:length(levels)
                idx = find(strcmp(level_categories, levels{i}));
                level_counts(idx) = level_counts(idx) + 1;
            end
            bar(level_counts, 'FaceColor', [0.8 0.4 0.2]);
            set(gca, 'XTickLabel', level_categories);
            title('训练质量等级分布', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
            ylabel('数量');
            
            % 4. 指标隶属度热力图
            subplot(2, 3, 4);
            imagesc(obj.EvaluationResults.MembershipMatrix);
            colorbar;
            title('各指标隶属度热力图', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
            xlabel('评价指标');
            ylabel('训练样本');
            set(gca, 'XTick', 1:length(obj.EvaluationIndicators));
            set(gca, 'XTickLabel', obj.EvaluationIndicators(:,1), 'XTickLabelRotation', 45);
            
            % 5. 雷达图 - 平均隶属度
            subplot(2, 3, 5);
            avg_membership = mean(obj.EvaluationResults.MembershipMatrix, 1);
            radar_plot(avg_membership, obj.EvaluationIndicators(:,1));
            title('各指标平均隶属度雷达图', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
            
            % 6. 时间趋势分析（如果有时间序列数据）
            subplot(2, 3, 6);
            plot(scores, '-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 4, 'Color', [0.2 0.7 0.3]);
            title('训练质量时间趋势', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');
            xlabel('训练批次');
            ylabel('综合得分');
            grid on;
            
            sgtitle('模拟机协同训练质量评价综合分析', 'FontSize', 16, 'FontWeight', 'bold');
        end
        
        function generateReport(obj)
            % 生成评价报告
            fprintf('\n=== 模拟机协同训练质量评价报告 ===\n');
            fprintf('评价时间: %s\n', datestr(now));
            fprintf('评价样本数: %d\n', length(obj.EvaluationResults.ComprehensiveScores));
            
            avg_score = mean(obj.EvaluationResults.ComprehensiveScores);
            fprintf('平均综合得分: %.4f\n', avg_score);
            
            levels = obj.EvaluationResults.QualityLevels;
            level_dist = tabulate(levels);
            fprintf('\n质量等级分布:\n');
            for i = 1:size(level_dist, 1)
                fprintf('  %s: %.1f%% (%d个)\n', level_dist{i,1}, level_dist{i,3}, level_dist{i,2});
            end
            
            % 薄弱环节分析
            avg_membership = mean(obj.EvaluationResults.MembershipMatrix, 1);
            [min_membership, min_idx] = min(avg_membership);
            fprintf('\n薄弱环节分析:\n');
            fprintf('  最薄弱指标: %s (平均隶属度: %.4f)\n', ...
                obj.EvaluationIndicators{min_idx,1}, min_membership);
            
            % 改进建议
            fprintf('\n改进建议:\n');
            if min_membership < 0.7
                fprintf('  * 重点加强"%s"方面的训练\n', obj.EvaluationIndicators{min_idx,1});
            end
            if avg_score < 0.8
                fprintf('  * 建议增加协同训练频次\n');
                fprintf('  * 优化训练情景设计\n');
            end
        end
    end
end

%% 辅助函数 - 雷达图绘制
function radar_plot(data, labels)
    n = length(data);
    angles = linspace(0, 2*pi, n+1);
    angles = angles(1:end-1);
    
    % 扩展数据以闭合图形
    data_radar = [data, data(1)];
    angles_radar = [angles, angles(1)];
    
    polarplot(angles_radar, data_radar, 'LineWidth', 2, 'Color', [0.8 0.2 0.2]);
    thetaticks(rad2deg(angles));
    thetaticklabels(labels);
    rlim([0 1]);
end

4. 应用示例

matlab 复制代码 
%% 模拟机协同训练质量评价应用示例
function main_simulator_evaluation()
    % 清空环境
    clear; close all; clc;
    
    % 生成模拟数据（实际应用中从数据库读取）
    num_samples = 50;
    num_indicators = 8;
    
    % 模拟训练数据（0-1之间的评分）
    rng(42);  % 设置随机种子保证可重复性
    training_data = 0.6 + 0.3 * rand(num_samples, num_indicators);
    
    % 创建评价对象
    evaluator = SimulatorTrainingQualityEvaluation();
    
    % 执行评价
    results = evaluator.evaluateTrainingQuality(training_data);
    
    % 可视化结果
    evaluator.visualizeResults();
    
    % 生成评价报告
    evaluator.generateReport();
    
    % 保存结果
    save('training_evaluation_results.mat', 'evaluator', 'results');
    
    fprintf('\n评价完成！结果已保存。\n');
end

5. 模型优势与创新点

技术优势：

  1. 改进云物元模型：结合云模型的随机性和物元理论的可拓性
  2. 组合权重确定：主客观权重结合，避免单一方法的局限性
  3. 多维度评价：从技能、协作、系统等多角度全面评估
  4. 可视化分析：丰富的图表展示，便于结果解读

应用价值：

  • 为模拟机训练提供科学的质量评价标准
  • 识别训练中的薄弱环节，指导训练改进
  • 实现训练质量的量化管理和持续提升
  • 为训练资源配置和课程优化提供决策支持

完整代码私信MATLAB基于改进云物元的模拟机协同训练质量评价

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