多级模糊模式识别模型在地下水水质评价中的应用.pdf

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1、http:/ -1-多级模糊模式识别模型在地下水水质评价中的应用多级模糊模式识别模型在地下水水质评价中的应用 程云，陈森发 东南大学系统工程研究所，南京(211189）E-mail: 摘摘 要要：介绍多级模糊模式识别的基本方法。应用多级模糊模式识别模型进行地下水水质分类评价，克服了最大隶属度原则所不适用的地方，而且以相对隶属度、隶属函数为基础理论，使隶属度、隶属函数的计算更容易。建立了多级模糊模式识别模型，并应用于哈尔滨城区地下水水质分类评价中，应用结果表明，该方法合理、可行。关键词关键词:水质评价；相对隶属度；多级模糊模式识别 中图分类号：中图分类号：N945-TV 1.引言引言 埋藏在土壤

2、、岩石的孔隙、裂隙和溶隙中各种不同形式的水统称为地下水1。随着经济的快速增长和人民生活水平的提高，地下水的需求量不断增大。同时，由于对地下水资源不合理的开发利用，往往会导致地下水水位下降、水质恶化等环境问题，制约了经济的发展2，因此为保护和合理开发地下水资源，需要对地下水质量做出科学可靠的评价。文献3提出了基于模糊数学的多级模糊模式识别与特征值方法，已成功运用于环境评价、纺织工程和船舶工程等领域，其结果合理，可行4,5，本文尝试将该法应用于地下水水质评价。2多级模糊模式识别多级模糊模式识别 2.1 指标特征值矩阵指标特征值矩阵 设n个样本组成的集合X，有m个指标特征值表示样本的整体特征，则建立

3、样本集关于模糊概念或模糊子集A的指标特征值矩阵：nmijmnnnmmxxxxxxxxxxX=)(212221212111MLLLMM (1)式中：ijx为样本j指标i的特征值，mi,2,1L=；nj,2,1L=。如样本集依据m个指标按c个状态或级别的已知指标标准特征值进行识别，则有指标标准特征值矩阵：cmihmcccmmyyyyyyyyyyY=)(212221212111MLLLMM (2)式中：ihy为状态或级别h指标i的标准特征值，mi,2,1L=；ch,2,1L=。2.2 指标相对隶属度指标相对隶属度 根据指标的性质，通常将指标分为递减型与递增型两类：(1)从 1 级至c级指标标准特征值

4、减小；(2)从 1 级至c级指标标准特征值增加。指标特征值介于 1 级与c级标准值之间对A的相对隶属度按线性变化来确定。http:/ -2-对于(1)类指标，按下式计算其对模糊子集的相对隶属度：111,1,0iijicijiicijiciicijijyxyxyyxyyyxr=(3)h级指标标准特征值对模糊子集的相对隶属度：111,1,0iihicihiicihiciicihihyyyyyyyyyyys=(4)同理，对于第(2)类指标，也按下式计算：111,1,0iijicijiicijiciicijijyxyxyyxyyyxr=(5)h级指标标准特征值对模糊子集的相对隶属度：111,1,0ii

5、hicihiicihiciicihihyyyyyyyyyyys=道里南岗动力。4.结论结论 水环境质量评价过程实际上是具有确定性评价标准和评价指标且与评价因子权重的不确定性、水质污染程度的过渡性相结合的决策过程，本文所建立的方法模型较好地完成了这一决策过程，不仅有严格的理论推导，而且计算简便，算法稳定性好，对其它环境质量评价问题也有一定参考价值。参考文献参考文献 1宫辉力，赵文吉，等地下水地理信息系统设计、开发与应用M北京：科学出版社，2006 2汤洁，李艳梅，等物元可拓法在地下水水质评价中的应用J水文地质工程地质，2005，(5)：15 3陈守煜工程模糊集理论与应用M北京:国防工业出版社，1

6、998 4张颖，王志宏水环境质量评价的模糊识别方法J四川环境，2005，24(5)：5253 5李伟银厂沟金沙河水环境质量评价J四川环境，2003，22(3)：6668 6罗定贵，徐卫东环境质量评价的物元分析模型J地下水，1997，19(2):4955 7聂建华，等多级模糊模式识别在环境评价中的应用J武汉科技大学学报(自然科学版)，2002，25(2)：179-189 8张颖，王志宏水环境质量评价的模糊识别方法J四川环境，2005，24(5)：52-53 9何艳秋，王永波，刘莹灰色关联分析法在哈尔滨城区地下水水质评价中的应用J.黑龙江水专学报，2007，34(3)：104-107.http:/

7、 -8-Application of Multipolar Fuzzy Recognition Model to Groundwater Quality Assessment Cheng Yun,Chen Senfa Institute of Systems Engineering,Southeast University,Nanjing(211189)Abstract In this paper,basic tool of multistage fuzzy pattern recognition is introduced.Based on the relative membership d

8、egree and function,multistage fuzzy pattern recognition model is applied to groundwater quality assessment,which overcomes the defects of maximum membership degree law and makes it easier to calculate the relative membership degree and function.The paper sets up a model of multistage fuzzy pattern r

9、ecognition,and applies it to the classification and assessment of groundwater quality in Harbin urban,the results show that this method is reasonable and practicable.Keywords:water quality assessment;the relative membership degree;multistage fuzzy pattern Recognition 作者简介：作者简介：程云，男，1982年生，硕士研究生，主要从事水文水资源研究。陈森发，男，1945年生，博士生导师，主要从事复杂系统的建模、仿真及优化。