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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
摘要：本发明公开了一种基于梯度模糊集距离测度的网格化生成方法及装置，方法包括：获取目标区域的所有特征及其特征数据；对所有所述特征数据进行梯度模糊化处理，得到对应的模糊特征数据；所述模糊特征数据包括：将所述模糊特征数据输入预先构建的特征权重模型中，得到所述特征数据对应的特征权重；基于所述特征数据，通过梯度模糊距离测度方法，依次计算所述特征间的特征距离；基于所述特征权重和所有所述特征距离，生成目标网格化信息。解决现有的网格化生成方法存在的由于工作量大且步骤复杂，生成的过程容易出现主观性强以及效率低的问题。
主权项：1.一种基于梯度模糊集距离测度的网格化生成方法，其特征在于，包括：获取目标区域的所有特征及其特征数据；对所有所述特征数据进行梯度模糊化处理，将目标区域中的特征进行等效模糊化处理，从而将目标区域中的特征视为空间内的特征点，得到各个特征点对应的模糊特征数据；将所述模糊特征数据输入预先构建的特征权重模型中，得到所述模糊特征数据对应的特征权重；基于所述特征权重的数值关系，将特征权重数值最大的特征对应的特征点作为特征中心点；基于所述特征数据，在所述模糊特征数据对应的特征点与所述特征中心点满足非负性、交换性、反身性的条件下，通过梯度模糊距离测度方法，依次计算所述特征点与所述特征中心点的距离，得到特征距离；按照所述特征权重的大小关系，将除所述特征中心点外的特征点环绕所述特征中心点排序；根据所述特征距离，调整对应特征点与所述特征中心点的距离，并依次连接除所述特征中心点外的特征点，得到所述网格化的信息；所述特征权重模型具体为： ；其中，为特征权重模型，为非目标区域的特征总数量，为目标区域的特征总数量，≤，且≤，为特征权重，且，，为与之间距离的平方值，为第个特征与第个特征之间的模糊化距离测度，且，为函数计算得出的值，式中为计算中区域内所包含特征的数量。
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