基于IFHA算子和IFHG算子的空間數據質量評價方法

李興東　雷彩紅　范大波

摘要：直覺模糊集多屬性決策對空間數據質量評價是模糊評價和多屬性評價模糊評價的綜合評價方法。IFHA算子和IFHG算子是既考慮了數據質量的肯定、否定以及不確定性多種因素，又夾雜著合適的位置權重的研究方法，其方法與傳統的評價方法相比較能更加真實、細膩地描述和刻畫客觀世界的模糊性本質。文章通過算例進行比較分析，解釋其原因與不足。

關鍵詞：直覺模糊集；位置權向量；空間數據質量；多屬性決策；IFHA算子；IFHG算子 文獻標識碼：A

中圖分類號：PC224 文章編號：1009-2374（2016）16-0020-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.16.009

1 概述

近年來，空間信息產業的蓬勃發展、壯大以及計算機硬軟件技術的快速發展，為地理信息系統（GIS）提供了強大的技術支持，使得GIS廣泛地應用在國計民生的各個領域，并產生了巨大的經濟效益和社會效益。

基于直覺模糊集IFHA和IFHG算子對空間數據質量評價是一種綜合多屬性評價和模糊評價并采用合適的位置權重的評價方法，其評價方法能夠比傳統的評價方法更加真實、細膩地刻畫客觀世界的模糊性本質，使得評價分析過程更加真實合理。

2 直覺模糊集的基本理論

由于社會信息的復雜性和不確定性，使得人們在事物的認知過程中往往存在不同程度的猶豫，從而使得其結果表現為肯定、否定和介于之間的猶豫性三個部分。保加利亞學者Atanassov對Zadeh的模糊集進行了拓展，推廣到同時考慮隸屬度、非隸屬度和猶豫度三個方面信息的直覺模糊集。

2.1 直覺模糊集的定義