本发明涉及系统分析，尤其是涉及一种高可信度功能共振分析方法和系统。
背景技术：
1、功能共振事故模型(functional resonance analysis method,fram)由erikhollnagel教授提出，该模型在系统背景下运用了随机共振原理。一个系统中的若干功能之间可能存在相互抑制(吸收可变性)的关系，从而保持系统的相对或总体稳定。同时，功能也可以相互增强(放大可变性)，导致系统局部失衡或不稳定，并产生意外的结果，如险情或事故。fram模型通过对潜在耦合的描述，推导潜在的事故致因耦合机制，解析复杂社会技术系统中的相互作用。通过解读系统各功能的变化，以及如何调整这些变化以影响其他功能的执行，进而影响整个系统。fram既可用于解释复杂事故，也可用于识别动态系统中的风险。目前，fram方法存在以下不足。
2、(1)部分研究仅考虑时间和精度表型，未能较全面地展现功能间耦合的关系。
3、(2)给出的计算结果为固定数值，在数值缺少的应用情景下，精确的数值结果可信度不高。
4、(3)传播因子的颗粒度不够细致，使得各表型得分颗粒度不够清晰。
技术实现思路
1、本发明提供一种高可信度功能共振分析方法和系统，通过计算对数形式的全局系统可变性指标并以数值区间的方式实现全局系统可变性的变化方向和范围的可视化，实现高可信度功能共振分析。
2、本发明通过以下技术方案来实现：
3、本发明的一个方面，提供了一种高可信度功能共振分析方法，包括如下步骤：
4、步骤1，针对待分析系统进行功能划分和功能表征，得到待分析系统各个功能之间的耦合或依赖关系，实现系统功能定性描绘；
5、步骤2，根据不同功能之间的耦合或依赖关系，以及获取的功能可变性表型配置信息，根据功能属性的复杂程度，分别计算得到对数形式的第一全局系统可变性指标和第二全局系统可变性指标；
6、步骤3，基于对数形式的第一全局系统可变性指标和第二全局系统可变性指标，以数值区间的方式实现全局系统可变性的可视化，实现高可信度功能共振分析。
7、作为优选的技术方案，基于不同功能之间的耦合或依赖关系以及功能可变性表型配置信息，计算全局系统可变性指标的过程包括如下步骤：
8、步骤s201，基于功能可变性表型配置信息，以及获取到的每个功能在各个可变性表型上的得分，分别计算每个功能在选定的可变性表型情况下的功能可变性指标；
9、步骤s202，基于不同功能之间的耦合或依赖关系，计算可变性表型在上游功能的输出与下游功能之间的传播因子，基于功能可变性指标和所述传播因子计算耦合可变性指标；
10、步骤s203，基于每个上游功能的输出与下游功能之间的耦合可变性指标，计算上游功能耦合变量对相关联下游功能的可变性影响指标；
11、步骤s204，基于上游功能耦合变量对相关联下游功能的可变性影响指标以及对应的下游链路数，得到所述全局系统可变性指标。
12、作为优选的技术方案，所述的功能可变性指标采用下式计算：
13、
14、其中，ovj表示上游功能j在可变性表型集合π情况下的功能可变性指标，表示上游功能j在第k个可变性表型的得分。
15、作为优选的技术方案，所述的耦合可变性指标采用下式计算：
16、
17、其中，cvij表示上游功能j与下游功能i的耦合可变性指标，ovj表示上游功能j在可变性表型集合π情况下的功能可变性指标，表示上游输出j与下游功能i在第k个可变性表型的传播因子。
18、作为优选的技术方案，所述的上游功能耦合变量对相关联下游功能的可变性影响指标采用下式计算：
19、
20、其中，dlfcvij表示完整的上游功能j耦合变量对相关联下游功能i的可变性影响，cvij表示上游功能j与下游功能i的耦合可变性指标。
21、作为优选的技术方案，所述的全局系统可变性指标gsv采用下式计算：
22、
23、其中，dlfcvij表示完整的上游功能j耦合变量对相关联下游功能i的可变性影响，为上游功能j的下游链路数。
24、作为优选的技术方案，全局系统可变性指标的数值区间gsv′采用下式计算：
25、gsv′＝[mim(lg[gsv1],lg[gsv2]),
26、max(lg[gsv1],lg[gsv2])]
27、其中，gsv1、gsv2分别表示第一全局系统可变性指标和第二全局系统可变性指标。
28、作为优选的技术方案，功能可变性表型配置信息包括可变性表型的类型信息。
29、作为优选的技术方案，所述的可变性表型包括时间、精度、速度、对象、方向和力度其中的一个或多个。
30、作为优选的技术方案，全局系统可变性的可视化包括如下步骤：
31、绘制功能-全局系统可变性指标的二维坐标图；
32、分别以不同的标号对两个全局系统可变性指标的坐标点进行标记；
33、连接同一个功能下两个全局系统可变性指标的坐标点。
34、本发明的另一个方面，提供了一种高可信度功能共振分析系统，包括：
35、可视化终端，用于通过与用户交互生成第一功能可变性表型配置信息和第二功能可变性表型配置信息，在得到全局系统可变性指标数值区间之后进行展示；
36、数据处理模块，用于采用前述的高可信度功能共振分析方法，得到全局系统可变性指标数值区间。
37、本发明至少具有以下有益效果：
38、实现高可信度的功能共振分析：针对现有技术缺乏考虑结果的不确定性以及难以直观展示的问题，本发明针对若干不同的功能可变性表型配置信息，分别计算对应的对数形式的全局系统可变性指标，得到全局系统可变形指标的数值区间并进行可视化展示，对于很大数值的gsv起到很好的呈现；用区间数的方式较好地反映了不同属性下系统可变性的变化方向和波动范围，尤其是在客观数据不足的情景下增加结果的可信度，实现了直观且高可信度的功能共振分析。
1.一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，基于不同功能之间的耦合或依赖关系以及功能可变性表型配置信息，计算全局系统可变性指标的过程包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，所述的功能可变性指标采用下式计算：
4.根据权利要求2所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，所述的耦合可变性指标采用下式计算：
5.根据权利要求2所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，所述的上游功能耦合变量对相关联下游功能的可变性影响指标采用下式计算：
6.根据权利要求2所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，所述的全局系统可变性指标gsv采用下式计算：
7.根据权利要求1所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，全局系统可变性指标的数值区间gsv′采用下式计算：
8.根据权利要求1所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，功能可变性表型配置信息包括可变性表型的类型信息，所述的可变性表型包括时间、精度、速度、对象、方向和力度其中的一个或多个。
9.根据权利要求1所述的一种高可信度功能共振分析方法，其特征在于，全局系统可变性的可视化包括如下步骤：
10.一种高可信度功能共振分析系统，其特征在于，基于权利要求1-9所述的高可信度功能共振分析方法建立，所述功能共振分析系统包括：
