基于Vague集和权重未知的空间数据质量不确定语言群评价研究

发布时间：2018-03-02 00:18

  本文关键词： 空间数据质量 属性区分度 正理想方案距离 Vague集 不确定语言　出处：《河南理工大学学报(自然科学版)》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为控制和消弱空间数据质量语言评价的不确定性、模糊性和正确确定权重,使其评价结果定量化和科学化,引入Vague集理论对不确定性语言进行量化,利用属性区分度来确定权重,用正理想方案距离进行空间数据质量评价。结果表明,基于Vague集和属性区分度的评价结果,能反映评价者对空间数据质量信息认识的模糊性和不确定性,正确确定各指标权重,更能表征实际空间数据质量,增加客观性减少主观性,结果更加科学化,以为空间数据质量定性评价提供了一种参考方法。
[Abstract]:In order to control and reduce the uncertainty of the evaluation of spatial data quality language, to determine the fuzzy and weight correctly, and to make the evaluation result quantitative and scientific, the Vague set theory is introduced to quantify the uncertain language. The weight is determined by attribute differentiation and the quality of spatial data is evaluated by the distance of positive ideal scheme. The results show that the evaluation results are based on Vague set and attribute differentiation. It can reflect the fuzziness and uncertainty of the evaluator's understanding of spatial data quality information, determine the weight of each index correctly, more effectively characterize the actual spatial data quality, increase objectivity and reduce subjectivity, and make the result more scientific. It provides a reference method for qualitative evaluation of spatial data quality.
【作者单位】： 河南理工大学测绘与国土信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金委员会-河南省人才培养联合基金资助项目(U1304401)
【分类号】：P208

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