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水质评价涉及属性权与熵权两种权重.熵权表征因子的分类能力,由因子的隶属度向量通过计算信息熵确定.属性权表征因子重要性程度的差异,用途是使不同因子的隶属度具有"可比性",但定权方法众说不一.指出,因子重要性程度差异源于因子属性与因子取值无关,并且表征这种差异等同于对因子接重要性排序.AHP的比例标度判断矩阵为因子排序提供了合理的数据条件,但基于"一致性检验"的特征根排序法受到质疑;FAHP也因没有彻底摆脱"一致性",所以建立的排序方法有局限性.为此,通过标度变换将比例标度转化为评分标度,利用评分标度的可加性把判断矩阵中由评分标度确定的因子的序关系转化为因子排序.由此建立不受"一致性"干扰的定权方法. 相似文献
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凝汽器状态评价指标是具有不同量纲的特征参数,为避免对具有不同量纲的特征空间实施无量纲化变换造成的信息失真,隶属度转换模式成为凝汽器状态评价的基本模式.由于特征参数状态渐变连续,所以表征参数状态的指标隶属度是模糊隶属度.模糊隶属度表征模糊状态,模糊隶属度转换实现模糊状态转换.用冗余理论界定模糊隶属度转换的非线性,用非线性去冗算法实现模糊隶属度转换并建立凝汽器状态评价的非线性评价模型. 相似文献
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模糊综合评判在不能界定隶属度转换是线性转换条件下,硬性用加权平均线性模型实现隶属度转换.通过揭示指标隶属度中通常包含确定目标隶属度不起作用的非线性冗余值,建立区分权滤波的冗余理论,用冗余理论界定隶属度转换不是线性转换,并构建近似推理逻辑支撑的隶属度转换模型.阐述所建模型为什么是当前条件下人们能构建的最优近似模型.当指标隶属度只取1或0两个值时模型将退化成模糊综合评判的"加权平均"模型. 相似文献
4.
用模糊集合描述模糊信息无效的原因是,把原本是论域与状态空间上二元函数的模糊隶属函数看成是论域上的一元函数,用模糊集合描述的模糊信息,不能支持模糊集合转换;使得通过模糊集合转换处理模糊信息的模糊数学,不得不借用不是数学计算、无缘数学模型的"取大取小"实现模糊集合转换;结果是背离数学计算的模糊数学,不能为处理模糊信息提供算法支持,导致大量需要处理的模糊信息滞留至今.还原模糊信息是高维状态空间上分类数据的真实面目,把处理模糊信息明确为由指标隶属度确定目标隶属度的隶属度转换,是模糊数学回归数学的唯一正确途径. 相似文献
5.
水质评价在算法层面上解决的问题是,通过实现指标隶属度到目标隶属度转换确定目标水体的污染等级;存在的实质性问题是,如何界定隶属度转换不是简单的线性转换以及如何解决隶属度转换的非线性计算.为此,通过计算由隶属度向量表征的分类信息的信息熵、确定指标对水体分类所做贡献的大小;借助区分权概念揭示指标隶属度中包含对目标水体分类的冗余值.以"冗余"为切入点,建立以冗余定理、非线性转换等定理推论为基本内容的冗余理论.用冗余理论界定隶属度转换的非线性,建立基于区分权滤波的去余算法实现隶属度转换.所建模型在指标隶属度只取"0或1"两个数值时,将退化为通常的"加权平均"线性模型. 相似文献
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