基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。