一种新的符合度算法及其应用
在总结分析了几种常用综合评价方法的基础上，提出了一种反映观察值与理论值之间相似性的新算法——符合度。该算法就评价信息个体(观察值)与标准值(期望值)的马氏距离，再由马氏距离转化为评价对象与标准的接近程度，即符合度(r)。首先进行指标数(p)、相似度(r)与马氏距离(d)的模拟试验，再通过曲面拟合的方法找出它们之间的关系模型。通过大量抽样试验，验证符合度的次数分布与原先设定的符合度的良好对应关系，说明模型的可行性与可靠性。以小麦 RVA 性状为指标，利用该算法分析扬麦系统若干品种之间的接近程度，并评价多变数复杂效应回归分析模拟试验的结果。符合度算法不需要数据标准化处理，直接利用原始数据，减少了计算工作量，降低了因数据标准化处理方法不同而引起的评价结果差异，同时由于不需要赋权，排除了主观性的影响，保证了信息的完整性以及评价结果的可靠性。
符合度、综合评价、计算机模拟、马氏距离
TP3;X8
国家农业信息化工程技术研究中心开放课题“小麦育种材料评价研究”项目资助。This study was supported by open project of the National Agricultural Information Engineering Center
2015-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
141-148
