摘要：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。

关键词：符合度 综合评价 计算机模拟 马氏距离 

单位：扬州大学农学院 江苏扬州225009 桐庐县农业技术推广中心 浙江杭州311500