【摘 要】
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为弥补传统灰色聚类法中白化函数对隶属度的量化取值过于固定,忽视随机性信息而无法兼顾河流健康评价体系中的模糊性、不确定因素的不足,引入云模型理论,实现模糊性、随机性
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目(2012CB417006);十一五国家科技支撑计划资助项目(2009BAC56B03);云南省水利厅科技资助项目
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为弥补传统灰色聚类法中白化函数对隶属度的量化取值过于固定,忽视随机性信息而无法兼顾河流健康评价体系中的模糊性、不确定因素的不足,引入云模型理论,实现模糊性、随机性信息的定性定量转换,构造基于正态云模型的灰云聚类白化函数.权重确定采用最小偏差组合赋权法,可实现各指标相对重要度的合理界定;为解决指标等级归属不一致时的综合评判问题,引入模糊熵作为第二维评价系统,反映河流健康复杂度,从而实现模糊熵-灰云聚类二维河流健康评价.选取太湖流域几条河流进行评价,评价结果对比单一等级评价方法更直观全面.结果表明:所提出的改进方法可对健康等级归属不一致、不确定性作出合理解释,从宏观健康等级与微观复杂度两层面有效揭示河流健康状况细节,为河流健康评价研究提供可行思路.
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