[发明专利]一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法

摘要

本发明涉及一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法，用标准差来计算权重系数进而综合评价小麦储藏品质的方法，以克服传统因素融合算法中，评价因素单一、权重系数的确定主观性较大的缺陷，传统融合算法中权重系数的确定主观性较强的问题，引入标准差来降低权重系数的误差，将权重系数和劣化度函数结合应用，抵消了由数据离散可能造成的劣化度函数误差，本发明对小麦多因素融合判据中的权重系数进行研究，有利于提高小麦或相关储粮在融合评价中的科学与合理性，能够广泛应用在各粮仓、粮食收购站和粮食局等部门。

主权项

一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1)、根据GB/T 15684‑2015测定小麦的脂肪酸值，根据GB/T 10361‑2008测定小麦的降落数值，根据GB/T 21119‑2007测定小麦的沉降值，根据GB 5009.7‑2016测定小麦的还原糖，根据GB/T 5520‑2011测定小麦的发芽率；分别得出小麦的脂肪酸值、降落数值、沉降值、还原糖和发芽率的参数数据；步骤2)、计算脂肪酸值、降落数值、沉降值、还原糖和发芽率的参数数据的基本数据，包括有平均值a_i、标准差b_i和缩放后的标准差c_i；i＝1、2、3、4、5，分别代表脂肪酸值、降落数值、沉降值、还原糖和发芽率；步骤3)、将脂肪酸值的标准差b₁＝c₁作为标准化的基准，将降落数值、沉降值、还原糖和发芽率的标准差缩放到与脂肪酸值同一数量级；步骤4)、求得降落数值、沉降值、还原糖和发芽率缩放标准差c_i，将a_i与a₁的比值作为放缩的依据，对各标准差b_i进行放缩计算，具体计算公式如下：$c_i=b_i\×\frac{a_1}{a_i}$步骤5)、将1/c_i作为权重系数，组成权重系数矩阵A；$A=\[a_1,a_2,a_3,a_4,a_5\]=\[1/c_1,1/c_2,1/c_3,1/c_4,1/c_5\](\underset{i=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{c_i}=1)$步骤6)、使用劣化度函数作为处理储藏品质因素的算法，劣化度函数包括有越小越优型、中间优型和越大越优型三种劣化度函数；小麦的脂肪酸值和降落数值采用越小越优型的劣化度函数：$d\left(\stackrel{\‾}{x}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& \stackrel{\‾}{x}\<x_{\min }\\ \frac{\stackrel{\‾}{x}-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }}& x_{\min }\≤\stackrel{\‾}{x}\≤x_{\max }\\ 1& \stackrel{\‾}{x}\>x_{\max }\end{array}\right.$小麦的还原糖采用中间优型的劣化度函数：

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