[发明专利]一种基于熵权TOPSIS模型的柿果品质综合评价方法

说明书

本发明公开了一种基于熵权TOPSIS模型的柿果品质综合评价方法，包括如下步骤：(1)构建决策矩阵；(2)评价指标标准化处理；(3)熵权法确定评价指标权重；(4)建立基于熵权的TOPSIS模型。本发明将熵权法与TOPSIS法相结合，建立基于熵权的TOPSIS模型，找出最优解与最劣解，再计算出各评价对象与最优解和最劣解之间的距离，依据评价对象与最优解的远近程度进行综合评价或排序，从而实现脱涩软化后柿果品质综合评价，使得评价结果更为全面、客观、准确。

技术领域

本发明涉及柿果品质评价技术领域，更具体的说是涉及一种基于熵权TOPS IS模型的柿果品质综合评价方法。

背景技术

柿(Diospyros kaki Thunb.)属于柿科(Ebenaceae)柿属(Diospyros L.)，原产于中国，其果实色泽鲜艳，香甜多汁，富含糖、维生素C等人体所需的营养成分；食用柿果具有清热润肺，预防高血压等作用，因此，柿受到越来越多消费者的青睐。

果品质量是决定果实商品性的重要因素，研究表明，中国柿资源存在较丰富的遗传变异，不同品种及资源间的果实品质差异较大，如何对果实品质客观、准确地评价一直是亟待解决的问题。现有技术中对于柿果实品质的研究侧重于单一的营养成分分析，并未形成果实品质的综合评价体系。

因此，如何提供一种柿果品质综合评价方法是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于熵权TOPSIS模型的柿果品质综合评价方法，将熵权法和TOPSIS法相结合，使指标赋权更加客观准确，有利于筛选出果实综合品质较好的柿资源。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于熵权TOPSIS模型的柿果品质综合评价方法，包括如下步骤：

(1)构建决策矩阵

针对柿果评价对象及评价指标构建决策矩阵；

(2)评价指标标准化处理

评价指标包括正向型指标和负向型指标，将决策矩阵中的负向性指标转换为正向性指标，获得标准化矩阵；

(3)熵权法确定评价指标权重

采用功效系数法对标准化矩阵进行无量纲化处理；

根据无量纲化处理后的数据中每个评价指标下每个评价对象所占的比重计算计算熵值；

根据熵值计算指标权重；

(4)建立基于熵权的TOPSIS模型

根据无量纲化处理后的数据及熵值构建加权矩阵；

针对各评价指标确定加权矩阵中的最优解和最劣解；

计算各评价对象与最优解之间的距离、各评价对象与最劣解之间的距离，并评价相对接近度，各评价对象越接近最优解，柿果品质越好，越接近最劣解，柿果品质越差。

熵可以反映系统的无序程度，若某项评价指标的信息熵越小，则说明该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起到的作用也更大，指标权重也相应越大，反之则权重越小。本申请利用熵权法计算指标权重，为多指标综合评价提供依据，使得柿果品质综合评价体系中指标赋权更加客观，评价结果更加准确。

优选地，评价指标包括单果重、含水量、粗蛋白含量、维生素C含量、淀粉含量、钙含量、磷含量、钾含量、β-胡萝卜素含量、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、粗纤维含量和单宁含量。

优选地，步骤(1)中：