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基于MATLAB的层次分析法代码-isc_software:用于4D fMRI数据分析的简单工具

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简介:
本项目提供了一套基于MATLAB实现的层次分析法代码,特别适用于处理和解析4D fMRI数据。它为科研人员与工程师们提供了便捷的数据分析工具,助力于神经科学研究领域的发展。 介绍 这是一个从fMRI的4D nifti文件开始计算主题间相关性的软件。 有两个版本可用:python脚本和matlab版本。 Python脚本 正确运行python代码需要使用python3.x。 要在Windows机器上使用,我们建议安装anaconda。 您还需要安装nibabel库,该库在anaconda发行版中默认不包含。 为此,请打开anaconda提示符并输入 pip install nibabel 来安装此库。 运行软件 安装python之后,可以通过以下方式运行该软件:首先,在命令行中打开anaconda提示符;然后使用cd命令导航至软件位置(例如 cd path_to_software),接着键入 python calc_isc.py 为了正确运行,该软件需要用户提供许多选项。 为此,我们提供了一个名为settings.ini的设置文件。 设定文件 在文件settings.ini中,用户可以提供有关需分析输入文件的所有相关信息。这包括指定包含输入数据的主文件夹路径: 包含输入数据的文件夹 = C:\path_to_data 这是存放所有用于分析的数据的主要目录。

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客服
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  • MATLAB-isc_software4D fMRI
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的层次分析法代码,特别适用于处理和解析4D fMRI数据。它为科研人员与工程师们提供了便捷的数据分析工具,助力于神经科学研究领域的发展。 介绍 这是一个从fMRI的4D nifti文件开始计算主题间相关性的软件。 有两个版本可用:python脚本和matlab版本。 Python脚本 正确运行python代码需要使用python3.x。 要在Windows机器上使用,我们建议安装anaconda。 您还需要安装nibabel库,该库在anaconda发行版中默认不包含。 为此,请打开anaconda提示符并输入 pip install nibabel 来安装此库。 运行软件 安装python之后,可以通过以下方式运行该软件:首先,在命令行中打开anaconda提示符;然后使用cd命令导航至软件位置(例如 cd path_to_software),接着键入 python calc_isc.py 为了正确运行,该软件需要用户提供许多选项。 为此,我们提供了一个名为settings.ini的设置文件。 设定文件 在文件settings.ini中,用户可以提供有关需分析输入文件的所有相关信息。这包括指定包含输入数据的主文件夹路径: 包含输入数据的文件夹 = C:\path_to_data 这是存放所有用于分析的数据的主要目录。
  • MATLABAHP
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    本代码基于MATLAB实现AHP(层次分析法),适用于决策问题中多准则评估。通过构造判断矩阵、计算权重和一致性检验,支持复杂决策过程中的量化分析。 AHP层次分析法的Matlab代码可以用于实现决策过程中的权重计算与比较矩阵构建等功能。这类代码通常会包括判断矩阵的一致性检验、特征向量求解等步骤,帮助用户在复杂问题中做出更为科学合理的判断和选择。
  • Matlab(AHP)
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    本代码利用MATLAB实现层次分析法(AHP),适用于决策问题中多准则评估,提供权重计算与一致性检验功能,便于科研与工程应用。 本资源是在数模竞赛中建立模型时涉及的AHP(层次分析法)判断矩阵计算的部分,代码已经亲测有效,并且现在已上传至平台,希望能对各位小伙伴有所帮助。
  • C#AHP计算-.zip
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    本资源提供了一个基于C#编程语言开发的AHP(层次分析法)计算工具。它能够帮助用户高效地进行决策过程中的权重计算,适用于教育、科研及项目管理等多个领域。下载后解压即可使用相关代码或应用。 层次分析法(AHP)是一种常用的决策分析方法。这里介绍的是使用C#开发的AHP计算器工具,它可以帮助用户进行层次分析法的相关计算工作。
  • AHPMatlab
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    本资源提供了一套基于AHP(层次分析法)的MATLAB实现代码,适用于进行决策问题中的权重计算和综合评价。通过导入判断矩阵,用户可以便捷地求解特征向量与一致性比率,并据此做出科学合理的决策分析。 层次分析法的完整代码可以用MATLAB编写,并保存为.m文件形式。这种代码通常用于对复杂决策问题进行量化评估,通过建立递阶层次结构模型来确定各个因素之间的相对重要性权重。 若需要实现该方法的具体步骤包括: 1. 建立系统的层级结构:将目标、准则和方案组织成一个由高到低的分层体系。 2. 构建判断矩阵:根据专家意见或个人偏好,对每一层次中的元素进行两两比较,并赋予权重值。常用的标度为1-9及其倒数。 3. 计算权重向量与一致性检验:利用MATLAB函数计算每个准则下的特征向量(即各因素的相对重要性),并检查判断矩阵的一致性比率CR是否小于0.1,以保证评价结果的有效性和合理性。 编写层次分析法程序时,请确保输入数据准确无误,并根据实际应用场景调整代码细节。
  • MATLAB
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    本代码运用MATLAB实现层次分析法(AHP),适用于决策问题中多准则评估。通过建立判断矩阵及一致性检验进行权重计算,帮助用户解决复杂选择问题。 数学建模常用的层次分析法MATLAB源码可以运行,并且只需修改数据即可使用,十分便捷。希望对你的建模工作有所帮助,祝你顺利。
  • AHPMatlab源程序
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    本简介提供了一段基于AHP(层次分析法)原理编写的Matlab源程序代码。该代码可用于决策问题中权重计算与优先级排序,适用于科研及工程应用。 部分代码如下:disp(请输入判断矩阵A(n阶)); A=input(A=); [n,n]=size(A); x=ones(n,100); y=ones(n,100); m=zeros(1,100); m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1); x(:,2)=A*y(:,1);
  • Matlab
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    本代码实现基于Matlab的层次分析法(AHP),适用于决策问题中复杂因素的量化与评估,提供权重计算及一致性检验功能。 层次分析法的Matlab代码主要用于计算各影响因子的权重。下载后可以替换为自己的数据使用。
  • Matlab改进及实现
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    本研究在Matlab环境下对层次分析法进行优化,并提供了具体的应用实例和源代码实现,便于实际问题中的应用与推广。 改进层次分析法是在传统层次分析法的基础上进行的优化,其主要特点包括:首先采用三标度法代替九标度法,以减少主观判断对评价结果的影响;其次通过构建最优传递矩阵来直接生成判断矩阵,并由此计算出权重值,无需执行一致性检验。
  • MATLAB(AHP)实现
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    本项目利用MATLAB编程语言实现层次分析法(AHP),通过构建递阶层次结构模型,计算成对比较矩阵及其权重向量,并进行一致性检验。适用于多准则决策问题中的量化分析与评价。 层次分析法的MATLAB源代码可供直接使用,且附有简单易懂的注释。