| 贝叶斯公式与模糊识别耦合方法在河流健康评价中的应用 |
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| 引用本文： | 王笑宇,王国玖,李娜,杨侃. 贝叶斯公式与模糊识别耦合方法在河流健康评价中的应用[J]. 水电能源科学, 2017, 35(1): 48-52 |
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| 作者姓名： | 王笑宇 王国玖 李娜 杨侃 |
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| 作者单位： | 1. 河海大学 水文水资源学院， 江苏 南京 210098； 2. 安徽水利水电职业技术学院， 安徽 合肥 231603 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划（973计划）（2012CB417006）；“十一五”国家科技支撑计划（2009BAC56B03） |
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| 摘 要： | 为准确评价河流的健康程度,提出了基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法,分析了单个河流健康评价指标属某个等级的概率,用最大似然分类准则判定单个河流健康评价指标的评价等级,引入组合赋权法与相对隶属度综合确定各指标的权重,并将其应用于某市周边6条河流健康评价中。结果表明,除河流Ⅰ的健康评价结果为0.734之外,其他五条河流的评价结果在[0.586,0.628]之间。这表明仅有河流Ⅰ的评价等级为良,河流Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ的评价等级均为中等,河流Ⅵ的的综合评价结果为0.586,评价等级为差,评价结果与实际情况相符。可见基于贝叶斯公式与模糊识别耦合方法合理、可行,不仅提高了河流样本集的权重精确度,且更好地处理了不确定信息。
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| 关 键 词： | 贝叶斯公式 模糊识别 河流健康评价 评价方法 不确定性 |
Application of Bayesian Formula and Fuzzy Recognition Coupling Method in River Health Evaluation |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Bayesian formula fuzzy recognition river health evaluation evaluation method uncertainty |
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