[發(fā)明專利]基于DS證據(jù)理論的海洋水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201911200017.0
• 申請日: 2019-11-29
• 公開（公告）號: CN110930042A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 叢偉;劉婧;宋國軍
• 申請（專利權(quán)）人: 西京學(xué)院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F17/18
• 代理公司: 成都坤倫厚樸專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51247
• 代理人: 汪賀玲

1.基于DS證據(jù)理論的海洋水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)水質(zhì)特征參數(shù)的測量，利用傳感器實時測量海水水質(zhì)特征參數(shù)的數(shù)值；

(2)水質(zhì)特征參數(shù)的輸入，向計算機中輸入步驟(1)中采集的水質(zhì)特征參數(shù)測量值、水質(zhì)特征參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值和最大偏差；

(3)水質(zhì)測量數(shù)據(jù)分析，利用水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價算法對步驟(2)輸入的水質(zhì)特征參數(shù)測量值進行處理和融合，得到綜合的水質(zhì)等級判斷結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于DS證據(jù)理論的海洋水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價方法，其特征在于：所述水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價算法的過程為：先采用模糊理論計算水體水質(zhì)特征參數(shù)的測量值相對不同水質(zhì)等級的隸屬度，再利用加權(quán)平均法和DS證據(jù)理論對隸屬度進行融合處理，得到測量值相對不同水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)等級的置信度，以此判斷目標(biāo)水體的水質(zhì)等級。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于DS證據(jù)理論的海洋水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價方法，其特征在于：所述水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價算法的步驟為：

(a)定義海洋水質(zhì)等級識別框架U，

U＝{U₁,U₂,…,U_m} (1)

式(1)中，1,2,…,m為海洋水質(zhì)等級；

(b)構(gòu)造高斯隸屬度函數(shù)，計算水質(zhì)特征參數(shù)的測量值相對不同水質(zhì)等級的隸屬度即：

式(2)中，i表示第i個水質(zhì)特征參數(shù)，j表示第j類水質(zhì)等級，x_i為第i個水質(zhì)特征參數(shù)的測量值，c_ij和σ_ij分別表示第i個水質(zhì)特征參數(shù)相對第j類水質(zhì)級別的標(biāo)準(zhǔn)值和最大偏差；

(c)計算水質(zhì)特征參數(shù)的測量值相對不同水質(zhì)等級的基本概率

式(3)中，λ_i是第i類水質(zhì)等級占所有水質(zhì)等級的權(quán)重，λ_i≥0，且根據(jù)水質(zhì)特征參數(shù)對水質(zhì)等級影響的重要程度確定λ_i，

λ_i＝1/n,i＝1,2,…,n (4)

式(4)中，n為水質(zhì)特征參數(shù)的數(shù)量；

(d)計算水質(zhì)特征參數(shù)的測量值相對不同水質(zhì)等級的組合概率，

式(5)中，x₁,x₂,…,x_n分別為第1,2,…,n個水質(zhì)特征參數(shù)，U₁,U₂,…,U_n為水質(zhì)等級識別框架U的子集，x₁(U₁),x₂(U₂),…,x_n(U_n)分別為第1,2,…,n個水質(zhì)特征參數(shù)的測量值支持水質(zhì)等級U₁,U₂,…,U_n的基本概率；

(e)計算水質(zhì)特征參數(shù)測量值的置信度Bel(A)，得到水質(zhì)等級綜合判斷結(jié)果，

式(6)中，A為水質(zhì)等級識別框架U的子集，m(B)為所有支持A的水質(zhì)特征參數(shù)測量值的基本概率。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于DS證據(jù)理論的海洋水質(zhì)數(shù)據(jù)在線分析評價方法，其特征在于：步驟(d)中，K的計算方法如下：

式(7)中，x₁,x₂,…,x_n分別為第1,2,…,n個水質(zhì)特征參數(shù)，U₁,U₂,…,U_n為水質(zhì)等級識別框架U的子集，x₁(U₁),x₂(U₂),…,x_n(U_n)分別為第1,2,…,n個水質(zhì)特征參數(shù)的測量值支持水質(zhì)等級U₁,U₂,…,U_n的基本概率。