【摘 要】
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本文应用云模型、特尔斐法、关联度分析法研究了土地评价因素的合理赋权问题,提出基于云模型体现主观和客观信息的土地评价因素权重挖掘方法。使用云模型结合特尔斐法逐级可视化控制专家经验的收敛速度和质量,获取评价因素的主观权重;采用云模型将土地评价因素指标的自然语言描述映射为可细微变化的不同云滴,利用云不确定性推理,实现定性和定量的合理转换,同时进行关联分析,获取评价因素的客观权重;最后对主观权重和客观权重
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院 湖北武汉 430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 湖北武
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本文应用云模型、特尔斐法、关联度分析法研究了土地评价因素的合理赋权问题,提出基于云模型体现主观和客观信息的土地评价因素权重挖掘方法。使用云模型结合特尔斐法逐级可视化控制专家经验的收敛速度和质量,获取评价因素的主观权重;采用云模型将土地评价因素指标的自然语言描述映射为可细微变化的不同云滴,利用云不确定性推理,实现定性和定量的合理转换,同时进行关联分析,获取评价因素的客观权重;最后对主观权重和客观权重集成。并以城市住宅用地为例进行了实验分析。
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