[發明專利]一種基于信息自動識別的藻類水華應急治理群決策方法及裝置

在審

• 申請號: 202110293436.4
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN112950049A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 白玉廷;王小藝;金學波;陽譯;王立;趙峙堯;許繼平;于家斌
• 申請（專利權）人: 北京工商大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06K9/62;G06F40/126
• 代理公司: 北京文慧專利代理事務所(特殊普通合伙) 11955
• 代理人: 戴麗偉

1.一種基于信息自動識別的藻類水華應急治理群決策方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取專家信息，對所述專家信息進行分類獲取分類結果，所述分類結果中包含有多個備選方案；

對所述分類結果中包含的多個備選方案設定準則類型，并獲取與所述準則類型相對應的評價矩陣；

將相同準則類型相對應的多個評價矩陣融合為一個決策矩陣；

獲取實時水質數據和參考水質數據，計算所述實時水質數據以所述參考水質數據為基準的變化率獲得多個屬性準則權重，并設定多個目標準則權重、目標準則總權值和屬性準則總權值；

設定正負理想準則，并根據所述正負理想準則、決策矩陣、屬性準則權重、屬性準則權重、屬性準則總權值和目標準則總權值分別獲得所述多個備選方案的綜合評分，并根據所述多個備選方案的綜合評分篩選出最優方案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取專家信息，對所述專家信息進行分類獲取分類結果的過程包括：

獲取專家信息，所述專家信息中包含有不同專家的多類屬性信息的原始樣本；

對不同專家的專家等級進行分類，對不同等級的專家所對應的屬性信息進行樣本擴充并整合獲得擴充樣本；

將所述擴充樣本作為訓練集，將所述原始樣本作為測試集進行訓練分類獲得分類結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取專家信息，對所述專家信息進行分類獲取分類結果的過程還包括：

對所述擴充樣本中的屬性信息中使用文本標識的類別性特征采用二元語義表示法進行表示。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述準則類型包括管理目標準則和水質屬性準則，所述管理目標準則相對應的評價矩陣為管理目標評價矩陣，所述水質屬性準則相對應的評價矩陣為水質屬性評價矩陣。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將相同準則類型相對應的多個評價矩陣融合為一個決策矩陣的過程包括：

將所述專家信息中不同專家的多類屬性信息聚成一類獲得聚類中心；

根據所述聚類中心獲得不同專家對不同備選方案的權重；

根據所述管理目標評價矩陣/水質屬性評價矩陣和所述不同專家對不同備選方案的權重獲得不同備選方案中不同管理目標的最終評價并整合為方案-管理目標準則決策矩陣/方案-水質屬性準則決策矩陣。

6.一種基于信息自動識別的藻類水華應急治理群決策裝置，其特征在于，所述裝置包括處理器，所述處理器，其被配置有處理器可執行的操作指令，以執行如下操作：

獲取專家信息，對所述專家信息進行分類獲取分類結果，所述分類結果中包含有多個備選方案；

對所述分類結果中包含的多個備選方案設定準則類型，并獲取與所述準則類型相對應的評價矩陣；

將相同準則類型相對應的多個評價矩陣融合為一個決策矩陣；

獲取實時水質數據和參考水質數據，計算所述實時水質數據以所述參考水質數據為基準的變化率獲得多個屬性準則權重，并設定多個目標準則權重、目標準則總權值和屬性準則總權值；

設定正負理想準則，并根據所述正負理想準則、決策矩陣、屬性準則權重、屬性準則權重、屬性準則總權值和目標準則總權值分別獲得所述多個備選方案的綜合評分，并根據所述多個備選方案的綜合評分篩選出最優方案。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述處理器，其被配置有處理器可執行的操作指令，以執行如下操作：

獲取專家信息，所述專家信息中包含有不同專家的多類屬性信息的原始樣本；

對不同專家的專家等級進行分類，對不同等級的專家所對應的屬性信息進行樣本擴充并整合獲得擴充樣本；

將所述擴充樣本作為訓練集，將所述原始樣本作為測試集進行訓練分類獲得分類結果。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述處理器，其被配置有處理器可執行的操作指令，以執行如下操作：

對所述擴充樣本中的屬性信息中使用文本標識的類別性特征采用二元語義表示法進行表示。