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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel, Switzerland) >A Novel Group Decision-Making Method Based on Sensor Data and Fuzzy Information
【2h】

A Novel Group Decision-Making Method Based on Sensor Data and Fuzzy Information

机译：基于传感器数据和模糊信息的群体决策新方法

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摘要

Algal bloom is a typical phenomenon of the eutrophication of rivers and lakes and makes the water dirty and smelly. It is a serious threat to water security and public health. Most scholars studying solutions for this pollution have studied the principles of remediation approaches, but few have studied the decision-making and selection of the approaches. Existing research uses simplex decision-making information which is highly subjective and uses little of the data from water quality sensors. To utilize these data and solve the rational decision-making problem, a novel group decision-making method is proposed using the sensor data with fuzzy evaluation information. Firstly, the optimal similarity aggregation model of group opinions is built based on the modified similarity measurement of Vague values. Secondly, the approaches’ ability to improve the water quality indexes is expressed using Vague evaluation methods. Thirdly, the water quality sensor data are analyzed to match the features of the alternative approaches with grey relational degrees. This allows the best remediation approach to be selected to meet the current water status. Finally, the selection model is applied to the remediation of algal bloom in lakes. The results show this method’s rationality and feasibility when using different data from different sources.
机译：藻华是河流和湖泊富营养化的一种典型现象，使水变脏又臭。这是对水安全和公共卫生的严重威胁。大多数研究这种污染解决方案的学者都研究了补救方法的原理，但很少研究这种方法的决策和选择。现有研究使用的是单纯性的决策信息，该信息非常主观，很少使用水质传感器的数据。为了利用这些数据并解决合理的决策问题，提出了一种使用传感器数据和模糊评价信息的新型群体决策方法。首先，基于改进的Vague值相似度度量，建立了群体意见的最优相似度聚集模型。其次，使用Vague评估方法来表达该方法改善水质指标的能力。第三，对水质传感器数据进行分析，以将其他方法的特征与灰色关联度进行匹配。这样可以选择最佳的补救方法，以满足当前的用水状况。最后，将选择模型应用于湖泊中藻华的修复。结果表明，使用不同来源的不同数据时，该方法的合理性和可行性。

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