| 主权项 |
一种生态系统碳交换影响因素提取方法，其特征在于包括以下步骤：1）从碳通量数据观测站中获取碳通量样本的属性数据；2）输入由步骤1）获得的碳通量样本的属性数据，确定属性数据的隶属函数并计算各个属性隶属度，提取环境因子集重要度，获得与碳通量相关的环境因子集；3）将步骤2）获得的环境因子集中的各个环境因子分别运用神经网络进行建模仿真，得出碳通量环境因子提取率；所述碳通量属性数据的数据类型包括：连续的、缺失的、标称值的、离散的、序数的、数值型、字符型数据；所述步骤2）具体包括：21）根据获取的碳通量数据样本的属性数据，对碳通量数据样本进行数据预处理；22）设置相关系数阈值，相关系数阈值范围为[0.9，0.95]；23）分别计算各个属性间相关系数值；将计算后的各个属性间的相关系数值与步骤22）设置的相关系数阈值进行比较判定，如果属性间相关系数值大于相关系数阈值时，则将该环境因子剔除，小于相关系数阈值时则保留该环境因子，获得环境因子集；24）将步骤23）保留获得的环境因子集通过隶属度函数进行映射，求出各属性数据的模糊上近似集、模糊下近似集和模糊粗糙集正域，通过模糊粗糙集正域计算出条件属性子集对决策属性重要度；25）通过基于混合蛙跳的模糊粗糙集约简算法或基于重要度的模糊粗糙集快速约简算法，对属性进行组合，通过适应度函数，计算属性组合的适应度，当属性适应度达到最大时，满足停止搜索条件，输出保留的环境因子。 |
