给定置信水平下信息系统体系成熟度的灰色聚类方法
2018-10-19柯宏发祝冀鲁黄彦昌
柯宏发， 祝冀鲁， 黄彦昌
(1. 航天工程大学航天保障系, 北京 102206; 2. 陆军试验训练基地第一试验区, 吉林 白城 137001)
目前，国内外武器装备管理部门都将成熟度理论作为一种装备发展状态控制的管理手段，并将成熟度水平作为装备发展建设的决策依据[1-6]。因此，研究信息系统体系成熟度评价方法，对信息系统的研制开发具有极大的军事价值。
信息系统体系成熟度研究主要集中在体系成熟度描述模型和评价方法2个方面。有关技术成熟度、系统成熟度、体系成熟度的研究成果较多[4-8]，其中：技术成熟度评估大多数均侧重于单一技术的评估；系统成熟度评估通常借鉴集成技术成熟度评估方法，但未考虑各单项技术之间的相对重要性。在成熟度评价方法方面，现有的矩阵计算法、因子计算法等均采用确定性参数进行计算，忽视了成熟度等级类别之间存在的界限不清晰、等级要素考虑不完全等不确定性问题，在一定程度上导致出现评价信息的遗漏或评价结论片面等问题。灰色系统是研究和处理不完全信息和不确定信息的有效工具[9-11]，因此，笔者利用灰色聚类方法，研究给定置信水平下基于中心点白化权函数的信息系统体系成熟度聚类评价方法，并通过某防空装备信息系统建设的体系成熟度聚类评价示例对所提方法的有效性和可行性进行验证。
1 体系成熟度评价框架和成熟度等级模型
1.1 体系成熟度评价框架
信息系统综合性强、复杂度高，一般其各组成分系统的论证、研制较难同步进行。由于各分系统可能由多项不同的关键技术来支撑，因此，各分系统之间的集成、互操作水平也制约着信息系统的成熟度水平，且不同分系统的成熟度水平对信息系统体系成熟度的贡献度也不相同。笔者从信息系统互操作成熟度、互认知成熟度、技术成熟度3个方面来评价信息系统体系成熟度，建立信息系统体系成熟度评价框架，如图1所示。
设ISRL为信息系统体系成熟度水平，则
ISRL=f(IORL,MKRL,STRL)，
(1)
式中：f为3个分量的聚合函数；
IORL=f1(SIORLi),i=1,2，…，n,
(2)
为信息系统的互操作成熟度水平，其中，SIORLi为第i个分系统的互操作成熟度水平，f1为分系统互操作成熟度水平聚合函数；
MKRL=f2(SMKRLi)，
(3)
为信息系统的互认知成熟度水平，其中，SMKRLi为第i个分系统的互认知成熟度水平，f2为分系统互认知成熟度水平聚合函数；
STRL=f3(SSTRLi)，
(4)
为信息系统技术成熟度水平，其中，SSTRLi为第i个分系统的技术成熟度水平，f3为分系统技术成熟度水平聚合函数，且STRL通过聚合分系统技术集成成熟度和涉及的单项技术成熟度得到，因此笔者采用文献[4]中的系统成熟度评价方法对分系统技术成熟度进行评价。
需要指出的是：式(1)-(4)的各个聚合模型中，需要考虑n个分系统之间的相对重要性，以及分系统互操作成熟度要素、互认知成熟度要素之间的相对重要性。
1.2成熟度等级模型
对于分系统技术成熟度，借鉴美国国防部的系统成熟度度量等级，笔者提出分系统技术成熟度(SSTRL)的6个度量等级，如表1所示。
表1 分系统技术成熟度等级及含义
对于分系统互操作成熟度和互认知成熟度，采用文献[7-8]中的6个等级度量模型进行度量。
信息系统是物理域、信息域、认知域、社会域内军事活动的载体，集成于信息系统的各个武器装备之间可交换信息并能够共享、认知和利用所交换的信息，依据信息系统在上述4域内的行动特征，笔者提出体系成熟度的6个度量等级，如表2所示。
表2 信息系统体系成熟度等级及含义
2 中心点白化权函数模型
其中：
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
3 体系成熟度灰色聚类评价步骤
根据信息系统组成，基于改进型中心点三角白化权函数的体系成熟度灰色聚类评价步骤如图3所示。
1) 设信息系统由n个分系统组成，邀请专家对n个分系统的技术成熟度、互操作成熟度和互认知成熟度的各要素进行评价，并采用百分制确定其评价值。
2) 基于层次分析法等权重确定方法，确定n个分系统，以及分系统互操作成熟度要素、互认知成熟度要素的权重。
针对不同灰类的信息系统技术成熟度水平隶属度
(11)
根据最大隶属度原则，可得信息系统技术成熟度水平分量
STRL=max{SSTRL6,SSTRL5,…,SSTRL1}。
(12)
(13)
(14)
6) 计算信息系统互操作成熟度水平(IORL)。根据分系统互操作成熟度水平向量和分系统的权重，对所属的灰类隶属度值进行加权求和，可得信息系统互操作成熟度所属的灰类隶属度值及灰类隶属度向量，取其最大值，即可得信息系统互操作成熟度水平分量，即
(15)
8) 进行信息系统体系成熟度的粗分类评价。设信息系统互操作成熟度、互认知成熟度、系统技术成熟度对信息系统体系成熟度的影响是独立的，则根据木桶原理，可得信息系统体系成熟度水平评价模型
ISRL=min(IORL,MKRL,STRL)，
(16)
9) 在给定置信度水平下进行信息系统体系成熟度的精评估。同样假设信息系统互操作成熟度、互认知成熟度、系统技术成熟度相互独立，对于给定的置信水平α，针对不同灰类的信息系统技术成熟度水平隶属度SSTRLk，若
(17)
成立，则判别系统技术成熟度水平属于灰类k*。类似地，对信息系统互操作成熟度、互认知成熟度进行判别，最后，根据式(16)判定信息系统体系成熟度水平。
4 示例分析
设某防空装备信息系统包括信息侦察、收集、融合、指控和分发5个分系统。邀请专家组对各成熟度指标进行评价，并以均值作为指标的最终评价值，其中5个分系统的技术成熟度的最终得分分别为78、87、92、83、93，各分系统互操作属性和互认知属性的评价值分别如表3、4所示，其中：A1，A2，…，A6分别为分系统的结构、应用、设施、安全、运维和数据6个互操作属性；B1，B2，…，B5分别为分系统的制度/规则、态势、决策、指控、监察/评估5个互认知属性。
表3 分系统互操作属性成熟度水平评价值
表4 分系统互认知属性成熟度水平评价值
设各分系统的权重向量W1=(0.25，0.18，0.18，0.25，0.14)，根据灰类的中心点白化权函数可得5个分系统的技术成熟度水平评价结果矩阵
则基于不同灰类的信息系统技术成熟度水平向量σS=(0.647 3,0.352 7,0,0,0,0)，其最大值为0.647 3，故判别其技术成熟度水平属于灰类“6”，该评价的置信水平为0.647 3。
设分系统互操作6个属性的权重向量W2=(0.18，0.18，0.18，0.15，0.15，0.16)，根据步骤5)-6)，利用表3数据，得到5个分系统的互操作成熟度水平评价结果矩阵
则基于不同灰类的信息系统互操作成熟度水平向量σI=(0.622 6,0.367 0,0.010 4,0,0,0)，类似地判别其互操作成熟度水平属于灰类“6”，评价置信水平为0.622 6。
设分系统互认知5个属性的权重向量W3=(0.18，0.24，0.20，0.20，0.18)，根据步骤5)-6)，利用表4数据，得到分系统的互认知成熟度水平评价结果矩阵
则基于不同灰类的信息系统互认知成熟度水平向量σM=(0.691 2,0.308 8,0,0,0,0)，类似地判别其互认知成熟度水平属于灰类“6”，评价置信水平为0.691 2。根据式(16)可知：该防空装备信息系统的体系成熟度属于灰类“6”水平。
将该评价结果与表2所示的体系成熟度含义进行对比分析，可以看出：体系成熟度的定性评价结果与实际情况有一定的出入，实质上，该评价结果的平均置信水平为(0.647 3+0.622 6+0.691 2)/3=0.653 7。假设给定评估置信水平0.85，则根据步骤9)可得：信息系统技术成熟度、互认知成熟度、互操作成熟度和体系成熟度水平均属于灰类“5”水平，其与表2所示的体系成熟度含义较为一致，也与试验鉴定结果一致。
5 结论
信息系统体系成熟度评估为确定及控制信息系统体系发展状态提供了较精细的管理手段，笔者尝试提出了一种体系成熟度等级模型，并基于中心点三角白化权函数建立了体系成熟度评估模型。但是还存在以下问题需要进一步研究改进：1)体系成熟度等级模型和白化权函数中心点的选取，还需要在实践中结合信息系统的演化和发展加以改进；2)基于中心点三角白化权函数的评估方法，由于互操作成熟度、互认知成熟度以及技术成熟度均采用了6个等级灰类，实际应用中可能会出现灰类数量不一致的情况，需要针对不同灰类数量研究聚类评价方法；3)需要对基于中心点三角白化权函数评估方法的可靠性进一步加以研究，以提高评价结果的可信性及其对信息系统管理的指导性。
