【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感图像判读领域，涉及一种基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法。
技术介绍
1、近年来遥感图像数据量激增，专业判读人员的数量和培训速度难以支撑实际需求。一般的判读流程停留在笼统的形状、大小、色调、活动四个大方向，具体到各类目标辨识时只能依靠个人的总结归纳。特别缺少针对类别目标辨识时，各关键部件具象辨识顺序的归纳。对于此类具体步骤的总结形成，需要多个专家的经验知识共同形成，过程期间所涉人员时间空间跨度广、相互交流难度大，如何形成目标辨识步骤成为领域内亟需解决的难题。对此，一种可行思路是采取群决策方法，即由收集多名领域专家对象的决策排序，对各专家的个体数据进行融合，获得最大公信度的决策排序。
2、目前比较先进的群决策方法有topsis方法和vikor方法，但都有各自的局限性。topsis方法仅从正负理想解的距离出发考虑最优决策结果，忽略了各决策结果的相对重要性。vikor方法相比topsis方法加入聚合函数与决策系数，取得的折衷结果有了更高实际可信度，但在应用中往往仅对决策系数赋定值0.5，没有...
【技术保护点】
1.基于改进VIKOR逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进VIKOR逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤S3中基于n个专家对f个候选点的每个评判指标的赋分值，建立原始决策矩阵O的具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于改进VIKOR逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤S4的具体实现过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于改进VIKOR逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤S42的具体过程如下：
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【技术特征摘要】
1.基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤s3中基于n个专家对f个候选点的每个评判指标的赋分值，建立原始决策矩阵o的具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤s4的具体实现过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤s42的具体过程如下：
5.根据权利要求3所述的基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其特征在于，步骤s43的临界决策系数kc按照如下过程计算：
6.根据权利要求3所述的基于改进vikor逐轮抽取决策的判读领域关键部件辨识方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：董明皓，杨超一，梁继民，吴佳，姬鸣，许克勤，杨海涛，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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