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摘要:
在总结分析了几种常用综合评价方法的基础上,提出了一种反映观察值与理论值之间相似性的新算法——符合度。该算法就评价信息个体(观察值)与标准值(期望值)的马氏距离,再由马氏距离转化为评价对象与标准的接近程度,即符合度(r)。首先进行指标数(p)、相似度(r)与马氏距离(d)的模拟试验,再通过曲面拟合的方法找出它们之间的关系模型。通过大量抽样试验,验证符合度的次数分布与原先设定的符合度的良好对应关系,说明模型的可行性与可靠性。以小麦 RVA 性状为指标,利用该算法分析扬麦系统若干品种之间的接近程度,并评价多变数复杂效应回归分析模拟试验的结果。符合度算法不需要数据标准化处理,直接利用原始数据,减少了计算工作量,降低了因数据标准化处理方法不同而引起的评价结果差异,同时由于不需要赋权,排除了主观性的影响,保证了信息的完整性以及评价结果的可靠性。
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文献信息
篇名 一种新的符合度算法及其应用
来源期刊 作物学报 学科
关键词 符合度 综合评价 计算机模拟 马氏距离
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 141-148
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1006.2016.00141
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 顾世梁 扬州大学农学院 40 1387 17.0 37.0
2 张慧 扬州大学农学院 20 22 3.0 3.0
4 李韬 扬州大学农学院 17 283 8.0 16.0
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