基于熵权法和图卷积网络的典型任务系统性能评估方法

本发明涉及评估判定技术领域，具体涉及一种基于熵权法和图卷积网络的典型任务系统性能评估方法，其利用熵权法对具有层次结构的评估指标数据进行加权处理，将传统的层次化指标数据转化为非欧几里得空间的数据结构，构建深度图卷积网络模型，对输入样本中的深层次特征进行提取，挖掘各传感器数据与任务系统性能之间的耦合关系，实现对任务系统性能的评估。通过信息熵对典型任务系统性能进行了初步的评估，可以较好的处理底层单项之间的关系。本专利将图网络应用于典型任务系统性能评估，模型可以充分提取输入样本的浅层和深层特征信息，并采用图注意力网络对特征进行了融合和增强，保证模型具有更高的鲁棒性和准确性。