本文關鍵詞： 空間數據質量 屬性區(qū)分度 正理想方案距離 Vague集 不確定語言　出處：《河南理工大學學報(自然科學版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為控制和消弱空間數據質量語言評價的不確定性、模糊性和正確確定權重,使其評價結果定量化和科學化,引入Vague集理論對不確定性語言進行量化,利用屬性區(qū)分度來確定權重,用正理想方案距離進行空間數據質量評價。結果表明,基于Vague集和屬性區(qū)分度的評價結果,能反映評價者對空間數據質量信息認識的模糊性和不確定性,正確確定各指標權重,更能表征實際空間數據質量,增加客觀性減少主觀性,結果更加科學化,以為空間數據質量定性評價提供了一種參考方法。
[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.
【作者單位】： 河南理工大學測繪與國土信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金委員會-河南省人才培養(yǎng)聯合基金資助項目(U1304401)
【分類號】：P208

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