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摘要
水质评价对水资源保护和利用具有重大意义。针对模糊综合评价过程中指标相关性强、权重和隶属函数难以客观确定等问题，引入数据挖掘的思想。首先通过因子分析挖掘原始指标的潜在因子作为新的指标，计算因子得分，消除指标间相关性并客观确定权重；其次通过FCM聚类模型代替模糊综合评价中的模糊隶属函数，挖掘公共因子的水质等级信息，确定新的水质等级标准区间，得到隶属于新水质等级区间的模糊隶属度值；最后通过模糊合成算子将评价结果信息集成，得到较为全面客观的综合评价结果。以四川岷江流域的监测数据为例，验证该方法是可行的和有效的。
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