水利工程建设质量检查方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种水利工程建设质量检查方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着水利改革全面推进，水利工程的管理水平显著提高，水利基础设施建设全面加快，民生水利建设成效显著，水资源管控更加严格，有力地保障了工程的良性运行和效益的充分发挥。但是，目前的水利工程建设的质量督查工作主要应用于南水北调工程建设，其主要是针对南水北调工程建设中出现的问题，以定性检查的方式进行问题描述，无法直观地表征水利工程的建设质量水平。可见当前缺少针对水利工程建设质量进行全面、科学的定量化检查方式。


技术实现要素：

3.本技术实施例的目的在于提供一种水利工程建设质量检查方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决目前水利工程缺少全面、科学的定量化检查方式的问题。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种水利工程建设质量检查方法，包括：
5.获取水利工程的现场指标数据，现场指标数据为水利工程在工程检查期间的指标检查结果；
6.对现场指标数据进行数据结构化，得到现场指标数据对应的指标结构化数据；
7.调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据；
8.基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数；
9.根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据。
10.在本实施例中，通过获取水利工程的现场指标数据，并对现场指标数据进行数据结构化，得到现场指标数据对应的指标结构化数据，以实现对水利工程的质量指标进行定量化；再通过调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据，以使水利工程的定量化指标更加直观；最后基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数，并根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据，避免不同检查天数或人数对检查结果的干扰，保证检查结果的合理性，使得定量化检查方式更加全面与科学。
11.在一实施例中，基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数，包括：
12.根据水利工程的指标结构化数据、工程检查天数和检查人数，生成单人单日量化分值；
13.调用预先建立的第一分段线性隶属度函数，对单人单日量化分值进行隶属度分析，得到每次检查的单人单日系数。
14.在本实施例中，通过现场指标数据、工程检查天数和检查人数，分析单人单日系数，避免不同工程项目或不同时期采用相同检查方式而导致结果误差，使得检查结果更加准确与合理。
15.在一实施例中，根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据之后，还包括：
16.基于预设的异常值剔除条件，剔除所有目标检查数据中符合异常值剔除条件的目标检查数据，其中每次检查得到一个目标检查数据；
17.对剔除异常值后的所有目标检查数据进行均值运算，得到标准检查数据。
18.在本实施例中，对于某些工程检查项目，需要由多次检查结果运算得到，为了保证检查结果的准确性，对异常目标检查数据进行清洗。
19.在一实施例中，预设指标权重值包括检查内容层的第一权重值、检查对象层的第二权重值和检查项目层的第三权重值，检查内容层、检查对象层和检查项目层为递增层级关系，调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据，包括：
20.调用预设的第二分段线性隶属度函数，对指标结构化数据进行分段融合，得到检查内容层的多个检查内容数据，检查内容层包括多个检查内容，每个检查内容包括一个或多个指标结构化数据；
21.调取第一权重值，对多个检查内容数据进行融合，得到检查对象层的多个检查对象数据，检查对象层包括多个检查对象，每个检查对象包括一个或多个检查内容；
22.调取第二权重值，对多个检查对象数据进行融合，得到检查项目层的多个检查项目数据，检查项目层包括多个检查项目，每个检查项目包括一个或多个检查对象；
23.调取第三权重值，对多个检查项目数据进行融合，得到水利工程的初步检查数据。
24.在本实施例中，通过层次分析法对指标结构化数据进行融合处理，使得检查方式更加全面与科学，也使检查结果更加合理与准确。
25.进一步地，第二分段线性隶属度函数的计算公式：
[0026][0027]
a＝10*n
ser1
6*n
rser1
2*n
gen1
；
[0028]
b＝10*n
ser2
6*n
rser2
2*n
gen2
；
[0029]
其中，shd表示初步检查数据，a表示根据现场指标数据计算得到的第一检查内容量化分值，b表示根据预设指标清单计算得到的第二检查内容量化分值，n
ser1
表示现场指标数据中严重指标的数量，n
rser1
表示现场指标数据中较严重指标的数量，n
gen1
表示现场指标
数据中一般指标的数量，n
ser2
表示预设指标清单中严重指标的数量，n
rser2
表示预设指标清单中较严重指标的数量，n
gen2
表示预设指标清单中一般指标的数量。
[0030]
在本实现方式中，通过现场指标数据与预设指标清单结合分析，综合不同指标之间的相关性，使得检查内容数据更加准确与合理。
[0031]
进一步地，调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据之前，还包括：
[0032]
以检查内容层中的各个检查内容或检查对象层中的各个检查对象作为元素，构建判断矩阵；
[0033]
确定判断矩阵中每行元素的连乘积，并基于每行元素的连乘积，生成各个元素相对于上一层级的相对权重值；
[0034]
基于各个相对权重值，生成检查内容层中的各个检查内容的第一权重值或检查对象层中的各个检查对象的第二权重值。
[0035]
在本实现方式中，构建判断矩阵，能够避免人为打分造成的主观因素影响，提高检查结果的准确性。
[0036]
进一步地，基于各个相对权重值，生成检查内容层中的各个检查内容的第一权重值或检查对象层中的各个检查对象的第二权重值之前，还包括：
[0037]
根据判断矩阵的最大特征值，将判断矩阵的随机一致性比率与预设值进行比对；
[0038]
若判断矩阵的随机一致性比率小于预设值，则判定相对权重值符合可靠性要求。
[0039]
在本实现方式中，判断矩阵是层次分析法确定权重的基础和关键，因此通过验证判断矩阵是否满足一致性要求，以保证相对权重值的可靠性。
[0040]
第二方面，本技术实施例提供了一种水利工程建设质量检查装置，包括：
[0041]
数据获取模块，用于获取水利工程的现场指标数据，现场指标数据为水利工程在工程检查期间的指标检查结果；
[0042]
数据结构化模块，用于对现场指标数据进行数据结构化，得到现场指标数据对应的指标结构化数据；
[0043]
数据融合模块，用于调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据；
[0044]
数据分析模块，用于基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数；
[0045]
数据运算模块，用于根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据。
[0046]
第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使电子设备执行第一方面的水利工程建设质量检查方法。
[0047]
第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面的水利工程建设质量检查方法。
[0048]
需要说明的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可参见上述第一方面的相关描述。
附图说明
[0049]
为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0050]
图1为本技术实施例提供的水利工程建设质量检查方法的流程示意图；
[0051]
图2为本技术实施例提供的水利工程建设质量检查装置的结构示意图；
[0052]
图3为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0053]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
[0054]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0055]
如背景技术相关记载，目前的水利工程建设的质量督查工作主要应用于南水北调工程建设，其主要是针对南水北调工程建设中出现的问题，以定性检查的方式进行问题描述，无法直观地表征水利工程的建设质量水平。
[0056]
针对上述现有技术中的问题，本技术提供了一种水利工程建设质量检查方法，通过获取水利工程的现场指标数据，并对现场指标数据进行数据结构化，得到现场指标数据对应的指标结构化数据，以实现对水利工程的质量指标进行定量化；再通过调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据，以使水利工程的定量化指标更加直观；最后基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数，并根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据，避免检查天数和检查人数对检查结果的干扰，保证检查结果的合理性，使得定量化检查方式更加全面与科学，同时使不同工程等级的检查结果更具有可比性。
[0057]
参见图1，图1示出了本技术实施例提供的一种水利工程建设质量检查方法的实现流程图。本技术实施例中下述的水利工程建设质量检查方法可应用于电子设备，电子设备包括但不限于智能手机、平板电脑、桌上型计算机、超级计算机、个人数字助理等计算机设备。本技术实施例的水利工程建设质量检查方法，包括步骤s101至s105，详述如下：
[0058]
s101，获取水利工程的现场指标数据，现场指标数据为水利工程在工程检查期间的指标检查结果。
[0059]
在本实施例中，现场指标数据可以基于《水利工程建设与质量安全生产监督检查办法(试行)》中的各个指标进行数据采集。例如，指标为永久性排水沟槽的坡度和尺寸是否符合规程规范或者合同技术要求，则现场指标数据的具体数据可以为永久性排水沟槽的坡度和尺寸不符合规程规范、永久性排水沟槽的坡度和尺寸不符合合同技术要求，以及永久性排水沟槽的坡度和尺寸不符合规程规范或者合同技术要求等，同时现场指标数据还可以确定指标严重程度，例如“永久性排水沟槽的坡度和尺寸不符合规程规范”的严重程度为一般，“永久性排水沟槽的坡度和尺寸不符合合同技术要求”的严重程度为较严重，永久性排
水沟槽的坡度和尺寸符合规程规范或者合同技术要求“永久性排水沟槽的坡度和尺寸不符合规程规范或者合同技术要求”的严重程度为严重。
[0060]
可以理解的是，一般而言，每个水利工程项目有多个现场检查人员，同时每次检查的时间天数也不相同，每个现场检查人员基于上述指标采集现场指标数据，将采集到的现场指标数据输入到电子设备中进行数据处理与分析。
[0061]
s102，对现场指标数据进行数据结构化，得到现场指标数据对应的指标结构化数据。
[0062]
在本实施例中，示例性地，根据现场指标的严重程度，依据《水利工程建设与质量安全生产监督检查办法(试行)》，采用分等级赋值的方式对现场指标数据进行量化处理，以实现数据结构化。例如，拟定以下几组数据：1、3、5；1、5、8；2、4、6；2、6、10。按照数学赋分量化分析原则，量化分值应满足以下条件：原则
①
保持三个档次之间差距相等；原则
②“
严重”的数值应大于“一般”与“较重”之和，“严重”的数值应小于两项“较重”之和，“较重”的数值应大于两项“一般”之和。
[0063]
原则及方案1、3、51、5、82、4、62、6、10原则一满足不满足满足满足原则二满足满足不满足满足
[0064]
从上表看，“1、3、5”“2、6、10”均满足上述原则，但“1、3、5”三个档次之间差值较小，不能真实反应问题间差距。综上，选择初始量化值“2、6、10”分别对应“一般”“较重”“严重”三个等级。也就是说，当现场指标数据为一般时，指标结构化数据为2，当现场指标数据为较重时，指标结构化数据为6，当现场指标数据为严重时，指标结构化数据为10。
[0065]
s103，调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据。
[0066]
在本实施例中，可以采用层次分析法对指标结构化数据进行数据融合，具体地，在各个层次中调用该层数据对应的预设指标权重值与本层的各个数据进行加权，再将本层结果用于下一层的输入进行融合。
[0067]
其中层次可以分为指标层、内容层、对象层、项目层和目标层。其中指标层包含多个现场指标的指标结构化数据，内容层为质量管理违规行为中对各责任单位问题的分类，例如：勘察设计单位质量管理内容主要包含六项指标，分别是质量管理体系、现成服务、设计文件和施工图纸(含设计变更)、勘察设计质量问题及质量事故、工程验收和其他等指标；对象层为对质量管理违规行为中涉及的项目法人(建设单位)、勘测设计单位、施工单位、监理单位等对象的分类，对质量缺陷涉及基础处理、土石方工程、混凝土及钢筋混凝土工程、护砌排水工程、金属机电等工程质量进行监督检查；项目层为对单个水利工程内的质量管理违规行为和工程质量缺陷分别进行监督检查。目标层为以单个工程为基本单元，对单个水利工程质量的监督检查。
[0068]
在一实施例中，预设指标权重值包括检查内容层的第一权重值、检查对象层的第二权重值和检查项目层的第三权重值，检查内容层、检查对象层和检查项目层为递增层级关系，调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据，包括：
[0069]
调用预设的第二分段线性隶属度函数，对指标结构化数据进行分段融合，得到检
查内容层的多个检查内容数据，检查内容层包括多个检查内容，每个检查内容包括一个或多个指标结构化数据；调取第一权重值，对多个检查内容数据进行融合，得到检查对象层的多个检查对象数据，检查对象层包括多个检查对象，每个检查对象包括一个或多个检查内容；调取第二权重值，对多个检查对象数据进行融合，得到检查项目层的多个检查项目数据，检查项目层包括多个检查项目，每个检查项目包括一个或多个检查对象；调取第三权重值，对多个检查项目数据进行融合，得到水利工程的初步检查数据。
[0070]
在本实施例中，第二分段线性隶属度函数的计算公式：
[0071][0072]
a＝10*n
ser1
6*n
rser1
2*n
gen1
；
[0073]
b＝10*n
ser2
6*n
rser2
2*n
gen2
；
[0074]
其中，shd表示初步检查数据，a表示根据现场指标数据计算得到的第一检查内容量化分值，b表示根据预设指标清单计算得到的第二检查内容量化分值，n
ser1
表示现场指标数据中严重指标的数量，n
rser1
表示现场指标数据中较严重指标的数量，n
gen1
表示现场指标数据中一般指标的数量，n
ser2
表示预设指标清单中严重指标的数量，n
rser2
表示预设指标清单中较严重指标的数量，n
gen2
表示预设指标清单中一般指标的数量。
[0075]
指标层运算完成后，按照“单指标量化
‑
多指标综合”的原则，对各层的单项内容逐级加权融合，最终得到水利工程项目的初始检查数据，计算如下：
[0076][0077][0078][0079]
其中，ohd、phd、hd分别表示对象层、项目层、目标层的检查数据，w
i
、w
j
、w
k
分别表示各检查内容、检查对象、检查项目对应的权重。
[0080]
通过上述计算，得到目标层的检查数据hd是一个[0，1]的数值，为了符合人们的认知习惯，将其转换为百分制数值：hd
hms
＝hd*100；hd
hms
表示水利工程的初始检查数据。
[0081]
进一步地，调取预设指标权重值，对指标结构化数据进行数据融合，得到水利工程的初步检查数据之前，还包括：以检查内容层中的各个检查内容或检查对象层中的各个检查对象的量化分值作为元素，构建判断矩阵；确定判断矩阵中每行元素的连乘积，并基于每行元素的连乘积，生成各个元素相对于上一层级的相对权重值；基于各个相对权重值，生成检查内容层中的各个检查内容的第一权重值或检查对象层中的各个检查对象的第二权重值。
[0082]
在本实现方式中，构建判断矩阵，能够避免人为打分造成的主观因素影响，以提高检查结果的准确性。具体地，判断矩阵是针对上一层检查要素(检查内容或检查对象)而言
的，是一个表征本层各要素之间相对重要性的m
×
m矩阵(m表示该层中要素个数)，其中矩阵元素a
i，j
表示要素i相对于要素j的重要性标度，数值为1～9，各标度含义及说明见下表。
[0083][0084]
目前的检查方式均采用专家打分法构建判断矩阵，本实施例为了减少人为操作对权重确定的影响，根据各要素的量化分值构建判断矩阵。首先，将判断矩阵中主对角线上的元素标记为1，然后计算i＞j的矩阵元素，最后计算i＜j的矩阵元素。
[0085][0086]
其中，round(
·
)表示四舍五入，当aij≤1时改为1/9，当aij≥9时将其修改为9。
[0087]
示例性地，根据判断矩阵计算每行元素的连乘积m
i
：i＝1，2，3，......m。计算m
i
的m次方根计算各要素相对于上一层的相对权重值：
[0088]
进一步地，基于各个相对权重值，生成检查内容层中的各个检查内容的第一权重值，或生成检查对象层中的各个检查对象的第二权重值之前，还包括：根据判断矩阵的最大特征值，将判断矩阵的随机一致性比率与预设值进行比对；若判断矩阵的随机一致性比率小于预设值，则判定相对权重值符合可靠性要求。
[0089]
在本实现方式中，判断矩阵是层次分析法确定权重的基础和关键，因此通过验证判断矩阵是否满足一致性要求，以保证相对权重值的可靠性。示例地，采用随机一致性比率(c.r.)衡量判断矩阵的一致性，当c.r.＜0.1时，认为该判断矩阵满足一致性要求。计算公式如下：
[0090]
c.r.＝c.i./r.i.；
[0091]
c.i.＝(λ
max
‑
n)/(n
‑
1)；
[0092]
其中，α
max
表示判断矩阵对应的最大特征值，r.i.通过下表查询获得。
[0093]
矩阵阶数12345678910
r.i.000.520.891.121.261.361.411.461.49
[0094]
s104，基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数。
[0095]
在本实施例中，由于不同的项目，工程等级不同，潜在的问题数量、投入的检查人员、检查时间也不同，为了使水利工程检查结果具有可比性，故引入单日系数对计算结果进行调整。采用模糊隶属度分析法，建立分段线性函数，通过单人单日检查发现问题量化值得到单人单日系数。
[0096]
在一实施例中，基于水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数，包括：根据水利工程的指标结构化数据、工程检查天数和检查人数，生成每次检查的单人单日量化分值；调用预先建立的第一分段线性隶属度函数，对单人单日量化分值进行隶属度分析，得到单人单日系数。
[0097]
在本实施例中，示例性地，单人单日系数(c
tr
)计算公式如下：
[0098][0099][0100]
其中，c
tr
表示单人单日系数，v
tr
表示工程项目的单人单日量化分值，等于工程项目总量化分值除以检查人数和工程检查天数。n
ser3
、n
rser3
、n
gen3
分别为整个工程项目的现场指标数据中严重、较重、一般的项数。n
r
和n
t
分别表示该工程项目的检查人数和检查天数。
[0101]
s105，根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据。
[0102]
在本实施例中，由于不同水利工程项目的工程等级不同，现场指标数据也存在较大差别。综合考虑水利工程项目规模、效益和重要性，参考《水利水电工程等级划分及洪水标准》，将水利工程划分为i、ii、iii、iv、v五个等别，分别赋予权重系数(c
ed
)：1.000、0.975、0.950、0.925、0.900。
[0103]
示例性地，目标检查数据的计算公式如下：
[0104]
wchd＝hd_hms*c
tr
*c
ed
；
[0105]
其中，wchd表示水利工程的目标检查数据。
[0106]
在一实施例中，根据单人单日系数和预设的工程等级系数，对初步检查数据进行加权运算，得到水利工程的目标检查数据之后，还包括：基于预设的异常值剔除条件，剔除所有目标检查数据中符合异常值剔除条件的目标检查数据，其中每次检查得到一个目标检查数据；对剔除异常值后的所有目标检查数据进行均值运算，得到标准检查数据。
[0107]
在本实施例中，对于一些工程检查项目，需要由多次检查结果运算得到，为了保证其检查结果的准确性，对异常目标检查数据进行清洗。示例性地，将目标检查数据明显小于其它检查项目的项目视为异常项目，其目标检查数据视为异常值。
[0108]
可选地，当检查次数大于等于3时，根据工程单次目标检查数据样本集的均值和标准差剔除异常值，具体为：hd_hms
i
表示根据第i次检
查结果得到的水利工程单次质量检查的目标检查数据。
[0109]
可选地，当检查次数为2时，根据两个目标检查数据样本间的差距、是否存在否决项剔除异常值。具体为：hd_hms
max
和hd_hms
min
分别示某一水利工程两次检查结果中目标检查数据较大的一次和目标检查数据较小的一次。
[0110]
异常值剔除后，按照区域内所有目标检查数据的均值作为标准检查数据：q表示标准检查数据。
[0111]
为了执行上述方法实施例对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种水利工程建设质量检查装置。参见图2，图2是本技术实施例提供的一种水利工程建设质量检查装置的结构框图。本实施例中该装置包括的各模块用于执行图1对应的实施例中的各步骤，具体参见图1以及图1所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，本技术实施例提供的水利工程建设质量检查装置，包括：
[0112]
数据获取模块201，用于获取水利工程的现场指标数据，所述现场指标数据为所述水利工程在工程检查期间的指标检查结果；
[0113]
数据结构化模块202，用于对所述现场指标数据进行数据结构化，得到所述现场指标数据对应的指标结构化数据；
[0114]
数据融合模块203，用于调取预设指标权重值，对所述指标结构化数据进行数据融合，得到所述水利工程的初步检查数据；
[0115]
数据分析模块204，用于基于所述水利工程的工程检查天数和检查人数，调用模糊隶属度分析法，分析单人单日系数；
[0116]
数据运算模块205，用于根据所述单人单日系数和预设的工程等级系数，对所述初步检查数据进行加权运算，得到所述水利工程的目标检查数据。
[0117]
在一实施例中，数据分析模块204，具体用于：
[0118]
生成单元，用于根据水利工程的指标结构化数据、工程检查天数和检查人数，生成单人单日量化分值；
[0119]
分析单元，用于调用预先建立的第一分段线性隶属度函数，对单人单日量化分值进行隶属度分析，得到单人单日系数。
[0120]
在一实施例中，上述检查装置，还包括：
[0121]
剔除模块，用于基于预设的异常值剔除条件，剔除所有目标检查数据中符合异常值剔除条件的目标检查数据，其中每次检查得到一个目标检查数据；
[0122]
运算模块，还用于对剔除异常值后的所有目标检查数据进行均值运算，得到标准检查数据。
[0123]
在一实施例中，预设指标权重值包括检查内容层的第一权重值、检查对象层的第二权重值和检查项目层的第三权重值，检查内容层、检查对象层和检查项目层为递增层级关系，数据融合模块203，包括：
[0124]
第一融合单元，用于调用预设的第二分段线性隶属度函数，对指标结构化数据进行分段融合，得到检查内容层的多个检查内容数据，检查内容层包括多个检查内容，每个检
查内容包括一个或多个指标结构化数据；
[0125]
第二融合单元，用于调取第一权重值，对多个检查内容数据进行融合，得到检查对象层的多个检查对象数据，检查对象层包括多个检查对象，每个检查对象包括一个或多个检查内容；
[0126]
第三融合单元，用于调取第二权重值，对多个检查对象数据进行融合，得到检查项目层的多个检查项目数据，检查项目层包括多个检查项目，每个检查项目包括一个或多个检查对象；
[0127]
第四融合单元，用于调取第三权重值，对多个检查项目数据进行融合，得到水利工程的初步检查数据。
[0128]
进一步地，第二分段线性隶属度函数的计算公式：
[0129][0130]
a＝10*n
ser1
6*n
rser1
2*n
gen1
；
[0131]
b＝10*n
ser2
6*n
rser2
2*n
gen2
；
[0132]
其中，shd表示初步检查数据，a表示根据现场指标数据计算得到的第一检查内容量化分值，b表示根据预设指标清单计算得到的第二检查内容量化分值，n
ser1
表示现场指标数据中严重指标的数量，n
rser1
表示现场指标数据中较严重指标的数量，n
gen1
表示现场指标数据中一般指标的数量，n
ser2
表示预设指标清单中严重指标的数量，n
rser2
表示预设指标清单中较严重指标的数量，n
gen2
表示预设指标清单中一般指标的数量。
[0133]
进一步地，上述检查装置，还包括：
[0134]
构建模块，用于以检查内容层中的各个检查内容或检查对象层中的各个检查对象作为元素，构建判断矩阵；
[0135]
确定模块，用于确定判断矩阵中每行元素的连乘积，并基于每行元素的连乘积，生成各个元素相对于上一层级的相对权重值；
[0136]
生成模块，用于基于各个相对权重值，生成检查内容层中的各个检查内容的第一权重值或检查对象层中的各个检查对象的第二权重值。
[0137]
进一步地，上述装置，还包括：
[0138]
比对模块，用于根据判断矩阵的最大特征值，将判断矩阵的随机一致性比率与预设值进行比对；
[0139]
判定模块，用于若判断矩阵的随机一致性比率小于预设值，则判定相对权重值符合可靠性要求。
[0140]
图3为本技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图3所示，该实施例的电子设备3包括：至少一个处理器30(图3中仅示出一个)处理器、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述至少一个处理器30上运行的计算机程序32，所述处理器30执行所述计
算机程序32时实现上述任意方法实施例中的步骤。
[0141]
所述电子设备3可以是智能手机、平板电脑、桌上型计算机、超级计算机、个人数字助理、物理服务器和云服务器等计算设备。该电子设备可包括但不仅限于处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是电子设备3的举例，并不构成对电子设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
[0142]
所称处理器30可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器30还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0143]
所述存储器31在一些实施例中可以是所述电子设备3的内部存储单元，例如电子设备3的硬盘或内存。所述存储器31在另一些实施例中也可以是所述电子设备3的外部存储设备，例如所述电子设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述电子设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0144]
另外，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述任意方法实施例中的步骤。
[0145]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0146]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0147]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0148]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计
算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0149]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0150]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
[0151]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。