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基于粗糙集的森林健康评价指标权重研究

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摘要

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 赋权方法在林业领域应用进展

1.2.2 粗糙集赋权方法研究应用进展

1.2.3 存在问题

1.3 研究内容及技术路线

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线

1.4 论文结构

2 粗糙集理论

2.1 粗糙集理论研究与发展

2.2 粗糙集理论基本概念

2.2.1 知识表达系统

2.2.2 近似集

2.2.3 约简与核

2.3 小结

3 基于粗糙集的权重确定方法研究

3.1 基于粗糙集的权重确定方法思路

3.1.1 常用权重确定方法的不足

3.1.2 基于粗糙集的权重确定机理

3.2 粗糙集中属性重要度定义

3.2.1 基于代数观的属性重要度定义

3.2.2 基于信息观的属性重要度定义

3.3 实例分析

3.3.1 信息系统实例分析

3.3.2 决策系统实例分析

3.4 小结

4 基于知识粒度的森林健康评价指标权重研究

4.1 研究地区和数据来源

4.1.1 研究区概况

4.1.2 数据来源

4.2 森林健康评价指标体系构建

4.3 森林健康评价指标信息表

4.3.1 森林健康评价指标量化

4.3.2 森林健康评价指标信息表建立

4.4 森林健康评价指标权重确定

4.4.1 基于知识粒度的权重确定

4.4.2 基于专家打分法的权重确定

4.5 小结

5 基于粗糙集的森林健康评价系统研究

5.1 森林健康评价方法与标准

5.1.1 森林健康评价方法

5.1.2 森林健康评价标准

5.2 森林健康评价系统设计

5.2.1 森林健康评价系统构建步骤

5.2.2 森林健康评价系统结构

5.3 森林健康评价系统功能设计

5.3.1 系统总体功能设计

5.3.2 功能模块介绍

5.4 系统运行

5.4.1 系统运行流程

5.4.2 操作介绍

5.5 小结

6 结论与讨论

6.1 结论

6.2 讨论

参考文献

附录A 攻读学位期间的主要学术成果

致谢

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摘要

森林健康评价为森林可持续经营提供科学依据,其研究一直是森林经营研究的热点问题。而森林健康评价指标权重的确定在森林健康评价过程中是不可或缺的,它不仅仅能够直接影响到最终评价,还能够直接影响到最终的决策结果。在森林健康评价中,以往的权重确定方法中存在主观因素过多、计算复杂等问题。 粗糙集理论展现“用客观数据说话”的理念在于其仅仅是利用数据处理信息,而不需要先验知识。结合森林健康评价指标的不确定性特点,本文提出运用粗糙集以客观数据驱动,通过系统属性数据探究森林系统内部规律,确定影响森林健康各指标因子的客观权重并应用于森林健康评价,对提高森林健康评价结果的精度有很强的理论和现实意义。本文主要研究内容和研究结论如下: (1)针对常用权重确定方法存在主观性过强、计算量大等缺点,本文研究了通过挖掘各属性的重要度来确定权重的粗糙集客观赋权法。根据决策属性的有无,将粗糙集理论中的知识表达系统分为信息系统与决策系统,并分别总结了几种属性重要度的定义。通过实例运算,结果表明:在信息系统中,由于仅考虑属性对整个属性集的重要度,忽略了属性自身的重要度,基于知识粒度与基于信息量的权重确定方法出现了某些属性权重为零的现象。本文对此进行了改进,将属性自身的重要度考虑在内,使运算结果更加合理,且基于知识粒度的赋权法运行时间优于信息系统中的其他方法。 (2)根据研究对象——大围山自然保护区研究样地决策属性未知的情况,将改进的基于知识粒度的权重确定方法应用于大围山森林健康评价指标权重确定中。结果表明:基于知识粒度的评价指标权重从影响森林健康的指标数据中挖掘各因子之间的相关性及其重要度,不依赖专家经验,信息量越大,所得权重越客观。与专家打分法得到的结果基本相符,说明该评价指标权重确定方法有效。但是还有一定的偏差,例如郁闭度、火险等级等指标不太一致。 (3)本文基于粗糙集和森林健康评价相关知识,设计并开发了基于粗糙集的森林健康评价系统。系统将森林健康评价指标体系、评价指标数据输入输出、指标数据计算、权重确定、评价方法等融为一体,并通过实例验证了本系统的实际可行,使森林健康评价更加客观有效,减少了传统方法的不足。

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