多级模糊模式识别提升地下水水质评价的科学性
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更新于2024-09-04
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多级模糊模式识别模型在地下水水质评价中的应用是一篇由程云和陈森发撰写的学术论文,发表在东南大学系统工程研究所,主要探讨了在地下水水质评估中如何利用多级模糊模式识别技术。传统上,最大隶属度原则在进行数据分类时可能存在局限性,而多级模糊模式识别则提供了一种更为灵活和精确的方法。
论文首先介绍了多级模糊模式识别的基本原理,这是一种基于模糊数学的概念,通过构建模糊概念或模糊子集的指标特征值矩阵,能够处理不确定性和模糊性,适应实际环境中的复杂性。在地下水水质评价中,这种方法被用来处理多变量数据,如水质指标的多个维度和不同级别,使得评价过程更为客观和全面。
作者通过定义样本集的指标特征值矩阵和状态或级别标准特征值矩阵,明确了评价过程中样本特征的量化表达方式。多级模糊模式识别允许对样本进行细致的分类,不仅考虑了每个样本在各个指标上的具体表现,还考虑了不同指标之间的关联性和权重,从而得到更准确的水质分类结果。
在地下水水质分类评价的应用中,论文展示了这种方法在哈尔滨城区的具体实例,结果显示多级模糊模式识别模型在处理地下水水质数据时,不仅提高了分类的准确性,还简化了隶属度和隶属函数的计算过程,使得整个评价过程更为高效。这种方法的有效应用表明,它对于保护和合理开发地下水资源具有重要的实践价值。
关键词“水质评价”、“相对隶属度”和“多级模糊模式识别”揭示了论文的核心内容和研究焦点,即在地下水质量控制领域,如何结合模糊理论的优势,提升水质评估的科学性和实用性。
这篇文章不仅提供了多级模糊模式识别模型的基本理论框架,还展示了其在地下水水质评价中的实际应用效果,为今后的地下水管理和环境保护提供了新的思考角度和技术支持。
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