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[發(fā)明專利]一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的烤煙質(zhì)量效益綜合評價方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910161340.5 申請日: 2019-03-04
公開(公告)號: CN109993413B 公開(公告)日: 2021-04-23
發(fā)明(設(shè)計)人: 熊永華;周浩 申請(專利權(quán))人: 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q50/02
代理公司: 武漢知產(chǎn)時代知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238 代理人: 孫妮
地址: 430000 湖*** 國省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 數(shù)據(jù) 驅(qū)動 烤煙 質(zhì)量 效益 綜合 評價 方法 系統(tǒng)
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的烤煙質(zhì)量效益綜合評價方法及系統(tǒng),通過收集烤煙培植中影響因素和評價指標的數(shù)據(jù),剔除數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù);對烤煙質(zhì)量效益數(shù)據(jù)進行主成分分析,建立烤煙質(zhì)量效益綜合評價標準;隨后對烤煙培植過程相關(guān)的影響因素和烤煙質(zhì)量效益各指標的關(guān)系進行灰色關(guān)聯(lián)分析;在關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上,針對烤煙質(zhì)量效益各個指標,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立各個指標的評價模型;完成了各個指標的評價后,通過主成分分析結(jié)果,對烤煙質(zhì)量效益進行綜合評價。實施本發(fā)明的有益效果在于,利用分層評價方法,在全面、綜合反映烤煙質(zhì)量效益的同時可以減小評價難度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及烤煙質(zhì)量效益評價領(lǐng)域,更具體地說,涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的 烤煙質(zhì)量效益綜合評價方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

烤煙是我國經(jīng)濟作物中一項重要的農(nóng)產(chǎn)品,在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、國際貿(mào)易和財政 收入中占有重要地位。在烤煙培植中,烤煙質(zhì)量效益是由烤煙品種、生態(tài)環(huán)境 和培植過程共同作用的結(jié)果。傳統(tǒng)的烤煙質(zhì)量效益評價往往基于煙農(nóng)的個人經(jīng) 驗,主觀性強,沒有理論依據(jù)。為減少評價過程中的主觀性,部分學(xué)者利用模 糊評價法等方法對烤煙質(zhì)量效益指標進行評價,但由于烤煙質(zhì)量效益相關(guān)的評 價指標較多,導(dǎo)致目前對于烤煙的質(zhì)量效益評價往往都是針對烤煙某一部分的 性狀表現(xiàn),缺少對烤煙質(zhì)量和效益的綜合評價。此外現(xiàn)有的評價方法一般都是 通過對烤煙自身的理化性狀進行分析、建模,沒有從烤煙培植的生態(tài)環(huán)境和培 植過程出發(fā),導(dǎo)致評價結(jié)果不能較好的用于指導(dǎo)烤煙培植過程。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于,針對現(xiàn)有技術(shù)的沒有從烤煙培植的生態(tài)環(huán) 境和培植過程出發(fā),導(dǎo)致評價結(jié)果不能較好的用于指導(dǎo)烤煙培植過程的缺陷, 提供一種可以通過烤煙品種、生態(tài)條件和培植過程完成對烤煙質(zhì)量效益進行綜 合評價的方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:構(gòu)造一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的烤 煙質(zhì)量效益綜合評價方法,包括以下步驟:

S1、從數(shù)據(jù)庫中獲取烤煙培植過程相關(guān)的數(shù)據(jù);

S2、將獲取到的數(shù)據(jù)分為影響因素數(shù)據(jù)集I和質(zhì)量效益評價指標數(shù)據(jù)集O; 其中,所述影響因素數(shù)據(jù)集I中包括若干項影響因素指標,所述質(zhì)量效益評價 指標數(shù)據(jù)集O中包括若干項質(zhì)量評價指標和一項烤煙產(chǎn)量指標;

S3、利用數(shù)據(jù)預(yù)處理算法對獲取到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,剔除數(shù)據(jù)中的異常 數(shù)據(jù)和離群數(shù)據(jù);

S4、利用主成分分析方法對預(yù)處理后的質(zhì)量效益評價指標數(shù)據(jù)集O進行 分析,得到每項質(zhì)量評價指標的權(quán)重值,并選取權(quán)重值較高的一項質(zhì)量評價指 標作為烤煙質(zhì)量效益評價標準;

S5、根據(jù)步驟S4選取的烤煙質(zhì)量效益評價標準,使用歸一化函數(shù)對影響 因素數(shù)據(jù)集I進行歸一化處理;

S6、根據(jù)步驟S4選取的烤煙質(zhì)量效益評價標準,以及步驟S5中對影響 因素數(shù)據(jù)集I處理得到的歸一化結(jié)果,研究質(zhì)量效益評價指標數(shù)據(jù)集O中各項 質(zhì)、產(chǎn)量評價指標,與烤煙培植影響因素數(shù)據(jù)集I中各項影響因素指標之間的 關(guān)聯(lián)度;

S7、根據(jù)步驟S6得到的關(guān)聯(lián)度結(jié)果,找出具有較大關(guān)聯(lián)度的影響因素指 標;

S8、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各項質(zhì)量評價指標建立評價模型;其中,以具有 較大關(guān)聯(lián)度的影響因素指標作為評價模型的輸入,與影響因素指標相對應(yīng)的評 價結(jié)果作為評價模型的輸出;

S9、結(jié)合步驟S8建立的評價模型和步驟S4中通過主成分分析方法分析 得到的每項質(zhì)量評價指標權(quán)重值,對烤煙進行質(zhì)、產(chǎn)量效益綜合評價。

進一步的,步驟S3中使用的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法為DBSCAN算法。

進一步的,步驟S5中,采用的歸一化函數(shù)為Z型、拋物線型或S型隸屬 函數(shù)。

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