一种景观水质分析算法

摘要

一种景观水质分析算法包括以下步骤：首先建立水质分析的指标集，并在指标集上建立标准样本水集和待评估样本水集，然后将原始的非负单值数据Vague化，得到其Vague集数据，并计待评估样本集和标准样本集之间的距离，最后使用基于距离Vague集模式识别方法，实现待评估样本水质的判断。本发明的方法能够有效地对景观水质进行检测分析，具有很好的效果，算法即考虑到Vague集中犹豫度对最终结果的影响，为非常规水资源的水质分析和日常管理提供了新途径。

主权项

一种景观水质分析算法，包括以下步骤： (1)建立指标集X＝{x1,x2,…，xn}； (2)在指标集X上建立标准样本水集E＝{E1,E2,…,Eh}，其中水质E1为I类水质，E2为II类水质，E3为III类水质，E4为IV类水质，E5为V类水质，污染程度相应为清洁、未污染、轻污染、中污染和重污染，建立待评估样本水集C＝{C1,C2,…,Ck}得到原始数据，其中Ci为采样点i采集到的数据； (3)把原始非负单值数据化成Vague集数据，营造Vague环境； (4)计算待评估水的样本Cj(j＝1,2,…,k)的Vague集和标准样本Ei(i＝1,2,…,h)的Vague集之间的距离； (5)基于距离的Vague集模式识别，判别待评估样本的水质。