[发明专利]一种景观水质分析算法

权利要求书

1.一种景观水质分析算法，包括以下步骤： 

(1)建立指标集X＝{x₁,x₂,…，x_n}； 

(2)在指标集X上建立标准样本水集E＝{E₁,E₂,…,E_h}，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,…,C_k}得到原始数据，其中C_i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C_j(j＝1,2,…,k)的Vague集和标准样本E_i(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。 

2.如权利要求1所述的一种景观水质分析算法，其特征在于，所述步骤(1)的指标集选取4个指标，分别是x₁为化学需氧量(COD)，x₂为氨氮(NH3-N)，x₃为总磷(TP)，x₄为总氮(TN)，单位：mg/L.作为指标。 

3.如权利要求1所述的一种景观水质分析算法，其特征在于，所述步骤(3)的把原始非负单值数据化成Vague值数据的转换公式为其中x_jmax＝max{x_j1,x_j2,x_j3,x_j4,x_j5,x_j6,x_j7,x_j8}，j＝1,2,3,4。 

4.如权利要求1所述的一种景观水质分析算法，其特征在于，所述步骤(4)的待评估样本与标准样本的Vague集之间的距离按照如下公式进行计算： 

其中： 

（1）对于元素x在A中的Vague值x＝[t_x,1-f_x]，t_x,f_x,π_x＝1-t_x-f_x,S_x＝t_x-f_x分别被称为元素x对Vague集A的肯定度，否定度，犹豫度，核。且定义

（2）Vague集E和C在离散论域X＝{x₁,x₂,…,x_n}上的定义为， 

E＝([t_E(x₁),1-f_E(x₁)],[t_E(x₂),1-f_E(x₂)],…,[t_E(x_n),1-f_E(x_n)]), 

C＝([t_C(x₁),1-f_C(x₁)],[t_C(x₂),1-f_C(x₂)],…,[t_C(x_n),1-f_C(x_n)])。 

5.如权利要求1所述的一种景观水质分析算法，其特征在于，所述步骤(5)的基于距离的Vague集模式识别方法为：将步骤（4）算得的距离的数值大小排序 ，则待评估样本C_j属于标准样本，其中i₁,i₂,…,i_h是1,2,…,h的一个无重复的全排列。