(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221085838 8.3 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 西南交通大 学 地址 611756 四川省成 都市二环路北一段 申请人 中铁二院工程 集团有限责任公司 　 四川省城乡建 设研究院 (72)发明人 鲍方　邱建　贾刘强　 (74)专利代理 机构 成都中玺知识产权代理有限 公司 5123 3 专利代理师 潘银虎 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 7/02(2006.01) (54)发明名称 生态脆弱性评价方法、 计算机设备、 存储介 质和验证方法 (57)摘要 本发明提供了一种生态 脆弱性评价方法、 计 算机设备、 存储介质和验证方法。 所述评价方法 包括： 针对具有多个分区的目标区域， 确定多项 基本判定指标； 利用聚类分析法， 计算每个分区 每项基本判定指标的评分； 利用模糊物元分析法 确定每个分区的脆弱性评分。 所述计算机设备包 括至少一个处理器； 存储有程序指令的存储器， 程序指令包括执行上述评价方法的指令。 所述存 储介质上存储有程序指令。 本发 明还提出用衡量 分类相似度的定性指标来验证评分模型的合理 性， 在集群分析基础上引入向量的余弦值来验证 权重赋值的合理性。 本发明能减少环 境脆弱性评 价中人为主观影响， 提高评价准确性； 本发明能 完善模糊物元分析法的运算逻辑， 提升运算结果 可信度。 权利要求书3页 说明书25页 附图12页 CN 115239127 A 2022.10.25 CN 115239127 A 1.一种生态环境脆弱性的评价方法， 其特征在于， 目标区域包括多个分区， 所述方法包 括以下步骤： 针对目标区域， 确定多项基本判定指标， 所述多项基本判定指标包括： 自然灾害、 气候 条件、 社会经济、 地质条件、 水土、 植被和人类行为中的至少两种； 利用聚类分析法， 计算每 个分区的每项基本判定指标的评分； 基于所述评分， 利用模糊物元分析法， 确定每 个分区的脆弱性评分。 2.根据权利要求1所述的生态环境脆弱性的评价方法， 其特征在于， 所述确定每个分区 的脆弱性评分的步骤 包括： 利用所述模糊物元分析法确定每个分区的每项基本判定指标的权重， 然后结合所述每 个分区的每项基本判定指标的评分， 确定每 个分区的脆弱性评分。 3.根据权利要求1所述的生态环境脆弱性的评价方法， 其特征在于， 对于任一个分区的 任一项基本判定指标， 所述聚类分析法包括： 对所有分区的某项基本判定指标所包含影响因素的值， 进行聚类分析， 得到划分的k个 聚类； 对每个聚类中心的数值进行分析， 确定每 个聚类的等级； 根据等级计算每 个聚类的等级评分； 计算代表某个分区的点分别到k个聚类中心的距离； 根据所述距离， 计算该分区对k类等级评分的权 重， 并对权 重进行归一 化处理； 根据所述归一化处理后的权重和所述等级评分， 得到针对该分区的所述某项基本判定 指标的综合评分。 4.根据权利要求1所述的生态环境脆弱性的评价方法， 其特征在于， 所述模糊物元分析 法包括以下步骤： 建立决策方案的物元R， 其中， xji对应第i个分区的第j 个基本判定指标的综合评分； 确定xji的隶属度Uji； 将隶属度Uji转换为关联系数ξji； 建立关联系数复合模糊物元S， 确定各分区的第j个基本判定指标的综合评分的权重Wj； 并得到各个基本判定指标的权 重向量Rw， 根据Rw和S构建关联度 复合模糊物元Rk， 并确定各关联度的值， 各关联度的值为各分区 的脆弱性评分， Rk＝Rw·S。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115239127 A 25.根据权利要求1所述的生态环境脆弱性的评价方法， 其特征在于， 所述方法还包括步 骤： 对所述计算出的每项基本判定指标的评分的合理性进行验证， 该验证方法包括： 对所述至少一个分区的所有评价指标做聚类分析， 得到k1个聚类； 将k1个聚类 中心的所有评价指标归类为所述多项基本判定指标， 然后采用所述聚类分 析法， 计算出k1个聚类中心的每项基本判定指标的评分； 将k1类按照所述多项基本判定指标的评分进行聚类， 聚类个数为k2， 得到各分区的第 一聚类结果， k2＜k1； 对所述至少一个分区的所述多项基本判定指标的评分进行聚类分析， 聚类个数为k2， 得到各分区的第二类聚类结果； 基于分类矩阵， 计算第一、 第二聚类结果的分离度和聚集度； 根据所述分离度和聚集度， 确定第 一、 第二聚类结果的聚类相似程度， 进而判断所述计 算出的评分的合理性。 6.根据权利要求1所述的生态环境脆弱性的评价方法， 其特征在于， 所述方法还包括步 骤： 对所述计算的权 重的合理性进行验证， 该验证方法包括： 将所述多个分区的所述多 项基本判定指标的评分进行聚类分析， 得到k3个聚类中心； 基于模糊数元法计算权重， 得到k3个聚类中心的脆弱性评分及脆弱性排序， 将其扩展 为所述多个分区的第一 脆弱性评分向量； 根据所述确定的每 个分区的脆弱性评分， 得到第二 脆弱性评分向量； 计算第一、 第二 脆弱性评分向量夹角的余弦值； 根据所述 余弦值判断所述计算的权 重的合理性。 7.一种主观评分模型合理性的验证方法， 其特征在于， 所述主观评分模型包括有多项 高级指标， 每项高级指标包括有 若干项低级指标， 所述方法包括以下步骤： 对目标对象的所有低级指标进行聚类分析， 得到k1个聚类； 将k1个聚类中心的所有低 级指标归类到所述多项高级指标， 然后采用聚类分析法， 计算出k1个聚类中心的每项高级 指标的评 分； 将k1类按照所述多项高级指标的评 分进行聚类， 聚类个数为k2， 得到第一聚类 结果， k2＜k1； 基于所述主观评分模型， 得到目标区域的所述多项高级指标的评分； 对所述多项高级 指标的评分进行聚类分析， 聚类 个数为k2， 得到第二类聚类结果； 基于分类矩阵， 计算第一、 第二聚类结果的分离度和聚集度； 根据所述分离度和聚集度， 确定第 一、 第二聚类结果的聚类相似程度， 进而判断所述计 算出的评分的合理性。 8.一种赋值模型中权重合理性的验证方法， 其特征在于， 评分模型包括有多项基本指 标， 其所针对的目标区域包括多个分区； 所述赋值模型能够确定每项基本指标评 分的权重； 所述方法包括以下步骤： 基于所述评分模型， 得到目标对象的所述基本指标的评分； 将所述多项基本指标的评 分进行聚类分析， 得到k3个聚类中心； 基于模糊数元法计算权重， 得到k3个聚类中心的评分及排序， 将其扩展为所述多个分 区的第一评分向量； 基于所述评分模型和所述赋值模型， 得到目标区域每个分区的评分， 进而得到所述多权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115239127 A 3