基于可变模糊模式识别模型的湖泊富营养化评价

针对湖泊富营养化评价中存在模糊性的特征,应用可变模糊模式识别模型对湖泊富营养化进行评价。通过对传统模糊数学得到的结果进行比较,表明可变模糊模式识别模型考虑到各指标值优劣方面对评价结果的影响,避免了最大隶属原则评价可能出现的偏差。     

引入SPA的6级模糊模式识别模型在水质综合评价中的应用

为了解决普遍意义上的水质模糊识别理论不能评价指标数据超过5级标准值和最大隶属度原则的缺点,本文提出6级水质计算方法来改进模糊模式识别模型。再者,引入Set Pair Analysis(SPA)理论处理等级标准间的不确定性信息。从而构建引入SPA的6级模糊模式识别模型,将其运用于河流实例中。评价结果表明:引入SPA的6级模糊模式识别模型更能准确地确定水质综合等级,为治理河流水质污染提供理论支持。     

水库水温结构划分的模糊回归预测模型及其应用

根据水库水温垂直结构分布的模糊性特点，应用多目标模糊模式识别和回归分析理论，研究了水库水温垂直分布类型的模糊识别回归预测方法，实例分析表明该方法是有效的。     

不同模糊组合模型在水质评价中的应用比较

在模糊评价模型研究中,指标权重的确定和模糊模式的识别是最为重要的两项内容。以丹江口水库流域为研究对象,建立不同模糊组合模型进行水质评价,通过赋权方法、模糊模式识别方法以及评价结果三方面的比较分析,获得更适合研究区的组合模型。结果表明:赋权方法中熵值法在一定程度上削弱了异常值对评价结果的影响,模糊模式识别方法中M(·,+)算子可能会过分放大主要污染物的影响,均不适用于研究区的水质评价;采用超标倍数法赋权、加权海明距离法进行模糊模式识别的组合模型能较好揭示不同时期的水质变化,同时还可判断同一水质等级下不同评价对象污染程度的差异,可以更为真实反映研究区水体的水质状况。     

模式自组在水生生态数据分析中的应用——太湖富营养化事例分析

本文探讨了应用模式自组Kohonen网络研究太湖富营养化时空分布规律及其动力因子。文中先对自我模式识别方法作了简单介绍；然后阐述了该方法在太湖富营养化问题中的具体应用；最后对太湖富营养化的下一步研究提出了一些初步设想以供讨论。     

土壤质量等级模糊模式识别综合评价研究

应用模糊模式识别分析原理与方法对土壤质量等级进行评价,以加权距离平方和最小为识别准则,充分利用土壤质量评价中存在的模糊性,也考虑了评价因素权重和指标值的影响。实例评价结果表明:用此法进行土壤质量等级综合评价,理论上更为严谨,评价结果更为科学、精确,更符合实际情况,可为开发利用土地、采取合理措施提高土壤生产力提供依据。     

水体富营养化评价的熵-云耦合模型

引入熵和云模型理论,针对水体富营养化评价问题,提出了一种熵-云耦合评价模型。根据既定指标体系,确定相应于各富营养化等级的云模型参数;基于Shannon熵和层次分析法计算各指标的混合熵权,构建指标体系下的熵-云模型。代入水质资料,计算实测水体隶属于各富营养化等级的确定度,并引入确定度向量模糊熵作为第二维评价参量,用以表征水体富营养化的复杂度。运用熵-云模型对我国12个代表性湖库的富营养化程度进行了评价,评价结果与模糊可变集、神经网络、正态云模型等方法进行对比。与以往方法不同,熵-云耦合模型从等级和复杂度两个维向揭示了水体的富营养化程度,评价结果直观有效,可为水体富营养化评价工作提供新思路。     

基于模糊识别的水体富营养化综合评价

建立了基于模糊识别的水体富营养化综合评价模型,通过模糊识别迭代模型得到样本的级别特征值,依据级别特征值的排序实现对待评价区域的识别、归类,同时也可得到各相关因子在评价过程中的贡献率.应用该模型时近海13个测点的富营养化程度进行了综合评价,结果表明该方法具有实用性和客观性.     

模糊模式识别在水体质量评价中的初步应用

水体污染程度是模糊概念，用模糊数学理论研究水体质量评价是一条值得探索的途径。水质评价的模糊模式识别方法即基于样本水体水质与各级水质标准按近程度的模糊性，将各级水质标准和样本水体水质参数通过一定形式的隶属函数模型化，然后根据样本水体水质对各级水质标准的贴近度识别样本水体的综合等级。文中以湖南省湘江湘潭河段的水质评价为例，初步应用了这一评价方法。     

基于属性识别模型的湖泊富营养化评价

为合理地确定湖泊的富营养化状态,从属性识别理论出发,建立了湖泊富营养化评价的属性识别模型,并结合熵权法确定的权重系数对东昌湖的富营养化状态进行评价。评价结果为各湖区全年均属于富营养化级别,并且7月份的富营养化程度最高,12月份次之,4月份最低,这与集对分析法和模糊识别方法评价的结果一致。表明该模型的评价结果是合理的;同时该模型简便、易懂,可作为湖泊富营养化评价的一种可行方法。     

基于投影寻踪的湖泊生态健康评价

提出基于投影寻踪的模糊模式识别模型进行湖泊生态健康评价,介绍其主要的4个步骤:1筛选能够反映湖泊健康状况的指标体系;2建立评价标准;3用投影寻踪法确定各指标权重;4采用模糊模式识别模型评价湖泊健康等级,将此模型应用于洪泽湖生态健康评价。结果表明:洪泽湖健康状态处于微病态状态,TN、TP含量过高是影响洪泽湖健康的主要原因;基于投影寻踪的模糊模式识别模型的评价结果符合湖泊实际生态健康状况;模型可推广应用于其他生态系统评价。     

5种综合方法在湖泊富营养化评价中的对比研究

根据我国湖泊分布及重要程度，选取24个湖泊，利用加权优序法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、主成分分析法和集对分析法5种综合方法进行富营养化评价和对比分析。结果表明，24个湖泊都有不同程度的富营养化，其中富营养化和超富营养化的湖泊超过50%;不同评价方法结果不完全一致。主成分分析法得到的结果最优，其不仅能对湖泊富营养化状态做出判断，还能进行同一富营养化状态下富营养化程度判断。与综合评分指数法对比，主成分分析法、加权优序法、集对分析法、灰色关联分析法、模糊综合评价法评价结果相同的占比为87.5%、83.3%、83.3%、75%、70.8%。主成分法较适于我国湖泊富营养化评价。     

模糊模式识别法及LVQ神经网络在岩体质量分级中的应用研究

针对地下工程的围岩质量分级问题,以某水电站窑洞式安装间为实例,选取岩石质量指标RQD、岩石湿抗压强度RW、岩体完整性系数kv、结构面强度系数kf和地下水渗流量W 5个指标作为评价分级的基本因素,分别采用模糊模式识别直接法和LVQ神经网络模式识别法对其岩体质量进行分级,并对分级结果进行了对比。结果表明:模糊模式识别直接法和LVQ神经网络模式识别法的分类结果基本一致,只在单个岩层略微有所出入;基于LVQ神经网络的岩体分级有较好的分类识别性能,该分级方法比较简单、易于掌握,对类似工程设计和施工具有参考价值或指导意义。     

基于节水灌溉技术方案优选研究

模糊式识别理论可有效处理多因素、多层次复杂的大系统问题,据此文章通过分析模糊模式识别理论构建了节水灌溉技术方案优选模型;为提高模型识别的科学性与合理性在优选过程中以多个级别将优、劣等级进行划分,考虑到评价指标权重的确定将对方案优选产生较大的影响,文中针对传统的指标权重确定方法的缺陷和不足给出了主、客观相结合的指标权重确定方法;然后以安徽省灌区某工程为例对6种不同节水灌溉技术方案运用模型进行了优选。结果表明:优选出的节水灌溉技术方案具有较强的适用性与有效性,所构建的模型具有较高的精确度与可靠性,研究成果可为提高积水灌溉技术的效率和综合效应提供一定决策依据和参考。     

基于节水灌溉技术方案优选研究

模糊式识别理论可有效处理多因素、多层次复杂的大系统问题,据此文章通过分析模糊模式识别理论构建了节水灌溉技术方案优选模型;为提高模型识别的科学性与合理性在优选过程中以多个级别将优、劣等级进行划分,考虑到评价指标权重的确定将对方案优选产生较大的影响,文中针对传统的指标权重确定方法的缺陷和不足给出了主、客观相结合的指标权重确定方法;然后以安徽省灌区某工程为例对6种不同节水灌溉技术方案运用模型进行了优选。结果表明:优选出的节水灌溉技术方案具有较强的适用性与有效性,所构建的模型具有较高的精确度与可靠性,研究成果可为提高积水灌溉技术的效率和综合效应提供一定决策依据和参考。     

水体富营养化评价方法及其应用

为确保水质安全和合理利用,应对湖库型水源地进行水体富营养化评价。首先阐述了水体富营养化的主成分分析法和模糊综合评价法,并应用上述评价方法对水体富营养化进行评价。分析得出,主成分分析法和模糊综合评价法在水体富营养化评价中效果较为一致,利用本文方法可以对水体富营养化进行评价。上述研究为水体富营养化评价提供理论依据。     

黄旗海富营养化及其动态变化特征研究

运用均匀随机数和富营养化等级评价标准产生建模样本和验证样本,利用实码加速遗传算法(RAGA)优化Sheperd水质评价模型中的参数,建立了Sheperd-RAGA富营养化等级评价模型。据此计算了黄旗海1996~2003年夏初、仲夏、秋末3个时段的富营养化等级,在此基础上分析了黄旗海富营养化等级的年季动态变化特征以及与富营养化主控因子之间的影响关系。     

乌梁素海水质富营养化评价及其年季动态变化特征

运用均匀随机数以富营养化等级评价标准产生建模样本和验证样本，利用实码加速遗传算法(RAGA)优化Sheperd水质评价模型中的参数，建立了Sheperd-RAGA富营养化等级评价模型，据此计算了乌梁素海1996-2003年夏初、仲夏、秋末3个时点的富营养化等级，在此基础上分析了乌梁素海富营养化等级的年季动态变化特征以及与富营养化主控因子之间的影响关系。     

基于模糊数学的大伙房水库营养状态评价

分别采用营养状态指数法和模糊综合评价法对2015年大伙房水库进行富营养化评价,对评价结果进行对比分析显示:大伙房水库水体整体处于中营养~轻度富营养型状态,但总氮指标已达到中度富营养化程度,水库上游区域的富营养化程度高于库中心区,在严重的干旱年,容易出现富营养化状态加重和暴发水华的风险。模糊综合评价法既考虑了富营养化级别划分的模糊性,又考虑了不同评价因子对富营养化程度的影响权重,评价结果更加客观合理。     

基于投影寻踪的湖泊富营养化程度评价模型

针对湖泊富营养化评价指标的不相容性以及现有方法对等级的分辨率较粗略等问题,基于我国湖泊富营养化评价标准构建了投影指标函数,引入粒子群算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,应用最佳投影方向计算投影值,从而建立了评价湖泊富营养化等级的投影寻踪模型。同时引入混沌变量解决了采用随机生成样本系列的方法确定分段函数端点值存在的困难。实例应用结果表明,基于混沌映射的投影寻踪评价模型以投影值为单指标,采用分段函数的模型形式解决了湖泊富营养化的多指标综合评价问题,且该模型对湖泊富营养化等级的分辨率较高。