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本发明提出了一种基于模糊集的供水管网压力监测点选址方法，包括步骤一、设供水管网模型共有N个节点，计算每个节点由每个水厂供水的隶属度和每个节点自由压力特征的隶属度；步骤二、根据水厂隶属度和自由压力隶属度基于模糊集的论域构造数据矩阵，并对数据进行规格化处理，将数据压缩到区间[0,1]上；步骤三、根据步骤二得到的结果建立模糊相似矩阵，并确定模糊相似矩阵中的每个元素；步骤四、采用直接聚类法，根据城市供水管网压力监测点的选择原则，依据模糊相似矩阵直接获得依赖于给定阈值的动态聚类图。本发明方法计算量小，基于F统计量的评价方法证明，本发明方法确实可行。

本发明公开了考虑多粒度犹豫模糊集和不完全权重的售电套餐推荐方法，包括基于用户用电特性指标，建立用户负荷信息数据库，并基于改进K‑means聚类算法，对用户进行聚类确定目标用户所属类别；考虑用户提供的不完全权重信息和多粒度犹豫模糊语言评价集，构建用户对售电套餐的评价矩阵；分别计算历史用户和目标用户对售电套餐的满意度；基于用户满意度量化结果，获得了全排序的售电套餐推荐和Top‑M的售电套餐推荐。本发明采用多粒度犹豫模糊语言评价集对用户的评价信息进行表征，且考虑用户提供售电套餐属性权重信息的不完整性，不仅能反映用户评价售电套餐时的犹豫模糊性，还能使得用户能更加灵活地提供评价信息，更真实地反映用户的满意度。

本发明公开了一种基于模糊数学相似度的颜色识别方法。本发明一种基于模糊数学相似度的颜色识别方法，包括：截取目标识别的期望两种颜色的图片，这两种颜色定义为要识别目标的模糊集合；将截取的图片转化为HSV格式，对颜色图片进行三维直方图转换，得到HSV的分布值，对三维HSV直方图进行三维HSV滤波，取出三维直方图分布较多的颜色的值，并存储对目标拍照并截取目标区域的图片。本发明的有益效果：本发明提高了目标颜色识别的准确度。传统目标颜色识别方法受到环境干扰，范围区间定义主观性强对识别结果影响比较大，在20％左右。