区间聚类法在水质评价中的应用

扩展评估方法(EEM)已用于评估水质。 但是,在实际应用中,由于测量中会产生错误,信息差带来的差数据以及人为错误引起的不精确数据,采样数据可能会作为间隔给出。 为了处理多个间隔形式的数据集,以前已经引入了间隔扩展评估方法(IEEM)。 但是,从IEEM获得的相关度可能会产生负数。 在评估水质时,通常会指定非负的等级或等级。 然后,预期相关度必须是非负的。 本文提出了一种新的方法,即基于灰色聚类方法(GCA)和区间值模糊集的区间聚类方法(ICA),以克服这一消极问题。 该方法还引入了间隔形式的加权的概念,通过该概念可以对间隔样本进行分析,以期通过间隔权重描绘出重要的属性。 为了证明我们提出的方法,将ICA用于评估the河(中国黄河的第二大支流)的三个不同断面的水质。 我们提出的方法是有用的工具,可用于分析在水研究中经常遇到的测量不佳的数据,收集不佳的数据和不精确的水文数据。 简而言之,我们的方法是用于分析区间数据的新颖方法。 GCA是ICA的特例,因为这些间隔是退化的单个值。