[发明专利]基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法在审
申请号: | 201510489013.4 | 申请日: | 2015-08-11 |
公开(公告)号: | CN105069297A | 公开(公告)日: | 2015-11-18 |
发明(设计)人: | 韦娇媚;张春雅;余乃明;莫金安;张保全;莫磊;唐燕燕;陈坤猛;吴明飞;骆焕良 | 申请(专利权)人: | 广西南宁碧湾园林工程有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人: | 靳浩 |
地址: | 530024 广西壮族自治区南宁市*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 层次 分析 茶花 品种 综合 评价 方法 | ||
1.一种基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,包括:
步骤1、将茶花品种评价设为目标层;
确定茶花品种评价的因素,将其设置为准则层;
确定待评价的茶花品种,将其设置为指标层;
步骤2、根据所述因素构建判断矩阵,计算各个因素相对于目标层的权重值;
步骤3、将各个因素根据评分标准划分为三个不同的具体评分值;
步骤4、根据每个所述因素相对于目标层的权重值以及其具体评分值,计算指标层的各个茶花品种的综合评价值,完成茶花品种的综合评价。
2.如权利要求1所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述步骤2中的判断矩阵为:
其中,判断矩阵中元素aij的值代表的是第i个元素相对第j个元素的重要性,其数值用1,2,...8,9或其倒数表示。
3.如权利要求1所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述步骤2中构建判断矩阵之后,还需对所述判断矩阵进行有效性检验,具体方法如下:
CR=C1/R1,
若CR<0.1时,可认为判断该矩阵具有一致性,证明该矩阵有效;
其中,CR为随机一致性指标,C1为一致性指标值,C1采用以下算式计算:R1为平均随机一致性指标值;
其中,λmax为判断矩阵的最大特征值,n为元素个数。
4.如权利要求2所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,在所述步骤1之前对所述茶花进行以下处理:
以油茶大树树桩作为砧木,将所述茶花嫁接在所述砧木上。
5.如权利要求4所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述步骤1中的确定茶花品种评价的因素,将其设置为准则层,具体为;
确定茶花品种评价的主控因素,将其设置为约束层;
确定分别隶属于每个主控因素的子因素,将其设置为标准层。
6.如权利要求5所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述主控因素包括:适应性、嫁接性及观赏性;
所述分别隶属于每个主控因素的子因素,其具体为:
隶属于适应性主控因素的子因素:抗病性、抗寒性、抗热性、抗旱性;
隶属于嫁接性主控因素的子因素:嫁接成活率、亲和力、嫁接后生长势;
隶属于观赏性主控因素的子因素:花色、花期天数、始花期。
7.如权利要求6所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述步骤2中根据所述因素构建判断矩阵,计算各个因素相对于目标层的权重值,具体为:
S1、根据所述主控因素构建第一判断矩阵,计算所述第一判断矩阵中的各个所述主控元素相对于目标层所对应的权重值,其中所述第一判断矩阵如下;
S2、分别根据各个所述子因素构建相对应的多个第二判断矩阵,并分别计算每个所述第二判断矩阵中的各个所述子元素相对于该子元素隶属的约束层的主控元素所对应的权重值,其中,多个第二判断矩阵分别为:
其中,P1、P2、P3分别对应于适应性主控因素的子因素、隶属于嫁接性主控因素的子因素、隶属于观赏性主控因素的子因素;
S3、采用以下算式计算各个所述子因素相对于目标层的权重值,
Ai=ai*bi
Ai——各个所述子因素相对于目标层的权重值;
ai——各个所述主控元素相对于目标层的权重值;
bi——各个所述子元素相对于约束层中该子元素隶属的主控元素的权重值。
8.如权利要求1所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述步骤3中的三个不同的具体评分值,具体为1分、3分、5分。
9.如权利要求7所述的基于层次分析法的茶花品种的综合评价方法,其特征在于,所述步骤4中,计算指标层的各个茶花品种的综合评价值所采用的算式为:
Wj=∑(Ajq*njq);
其中,
q=1,2,3...10;
Wj——第j个茶花品种的综合评价值;
Ajp——第j个茶花品种的第q个子因素相对于目标层的权重值;
njp——第j个茶花品种的第q个子因素的具体评分值。
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