基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

• 作者: 张礼兵 王硕 程吉林 金菊良
• 来源期刊: 水科学进展
• 关键词: 水环境安全管理 水质综合评价 属性识别模型 非线性 属性测度函数
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 422-427
• 页数: 6页
• 分类号: X522
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-6791.2008.03.020

摘要

线性测度函数的传统属性识别模型, 对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差.为增加其对实测样本评价的可信度, 提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型.均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示, 改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型, 说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响.太原市地下水水质的综合评价实例说明, 由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度, 故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度, 在水质综合评价中具有更广泛的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程吉林	扬州大学水利科学与工程学院	115	1158	18.0	25.0
2	金菊良	合肥工业大学土木与建筑工程学院	289	7106	44.0	72.0
3	张礼兵	合肥工业大学土木与建筑工程学院	50	788	17.0	26.0
7	王硕	合肥工业大学人文经济学院	30	409	12.0	19.0