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ISM模型在MATLAB中的实现及计算

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简介:
本文介绍了ISM(解释结构模型)模型在MATLAB环境下的具体实现方法及其应用技巧,并探讨了相关的计算技术。 ISM解释结构模型的Matlab代码实现

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  • ISMMATLAB
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    本文介绍了ISM(解释结构模型)模型在MATLAB环境下的具体实现方法及其应用技巧,并探讨了相关的计算技术。 ISM解释结构模型的Matlab代码实现
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    本文章介绍了ISM(解释结构模型)在MATLAB环境下的具体实现方法,并提供了ISM模型的相关代码供读者参考学习。 ISM模型的MATLAB实现以及用MATLAB计算ISM模型的相关源码。
  • MATLABISM.rar
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    该资源为一个关于如何在MATLAB环境中实现和应用ISM(解释结构模型)进行数据分析与复杂系统建模的研究文件或代码包。包含详细的文档说明及示例数据,适用于科研人员、工程师以及对ISM理论感兴趣的学者。 ISM模型的MATLAB实现代码已经打包成RAR文件。
  • MATLABISM.doc
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    本文档介绍了如何在MATLAB环境中实现ISM(解释结构模型)模型的方法和步骤,包括必要的代码示例和数据处理技巧。 **ISM模型介绍** ISM(Information Systems Modeling)是一种用于分析和设计复杂信息系统的方法。在MATLAB环境中实现ISM模型主要通过计算可达矩阵、区域划分、级别划分来完成。 **1. 可达矩阵的求解** 可达矩阵描述了系统中各个元素之间的相互关系。在MATLAB中,利用邻接矩阵E表示这种关系,并初始化一个零矩阵E,然后逐步进行幂运算A^2、A^3等以得到最终的可达矩阵。当A^n等于A^(n-1)时表明可达关系不再变化。 ```matlab n = input(请输入矩阵维数:); A = input(请输入邻接矩阵:); E = zeros(n); B = A; while(norm(A - E) > 0) E = A; for i=1:n for j=1:n for k=1:n if A(i,k) & B(k,j) A(i,j)=1; end end end end end ``` **2. 区域划分** 区域划分为求解可达集P、先行集Q及其交集S。MATLAB中可以直接使用`intersect`函数或自定义M文件来实现。 ```matlab for i=1:n P = find(A(i,:)); Q = find(A(:,i)); S = intersect(P,Q); disp([第, num2str(i), 级: P=,num2str(P),Q=,num2str(Q),S=,num2str(S)]); end ``` **3. 级别划分** 级别划分为根据可达集P和交集S的长度确定。MATLAB代码如下: ```matlab r = 1; M = zeros(n); while(~isequal(A,M)) for i=1:n P = find(A(i,:)); Q=find(A(:,i)); S = intersect(P,Q); if(~isempty(P) & ~isempty(Q) & (length(P)==length(S))) disp([第, num2str(r), 级: 元素为 ,num2str(i)]); A(i,i)=0; end end for i=1:n if(A(i,i)==0) A(i,:)=0; A(:,i)=0; end r = r + 1; end ``` **4. 实例验证** 以输入的7x7邻接矩阵为例,通过MATLAB程序运行后可得到级别划分结果。例如: - 第1级:r=5 - 第2级:r=2, r=6 - 第3级:r=3 - 第4级:r=1, r=4, r=7 这表明元素5与其他元素的可达关系最早发生变化,故它位于第1级;接着是元素2和6,元素3在第3级,而其余三个处于第4级。 以上就是基于MATLAB实现ISM模型的过程。包括了计算可达矩阵、区域划分以及级别划分等核心步骤。通过这种方法可以更好地理解和分析复杂信息系统中的结构关系。
  • MATLABISM解释结构
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    本文探讨了在MATLAB环境中构建和应用ISM(解释结构模型)的方法和技术,旨在为复杂系统分析提供有效的工具与框架。 ISM模型的MATLAB实现包括一份测试案例以及相关的MATLAB文档。详细内容涵盖了可达矩阵的计算方式、区域划分方法与分级的方式,并要求自行确定邻接矩阵及其维度。这有助于本科生更好地理解ISM方法,对学习过程有一定的帮助。
  • MATLAB解释结构ISM代码
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    本文章介绍在MATLAB环境下实现解释结构模型(ISM)的方法和步骤,并提供详细的代码示例。通过这些资源,读者能够掌握ISM的编程实践技巧。 实现从关联矩阵(由Excel表格导入)生成可达矩阵,并根据可达矩阵通过相关规则得出级别划分。
  • MATLABCAPM
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    本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB软件工具来实现资本资产定价模型(CAPM)的参数估算。文中提供了详细的代码示例和步骤说明,帮助读者深入理解并掌握应用MATLAB进行金融数据分析的方法和技术。 主要是在Matlab中对CAPM资本资产定价模型进行估计,以检验该模型在股票市场的有效性。
  • MATLABISM法代码
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    这段简介可以描述为:MATLAB中的ISM算法代码提供了一套在MATLAB环境下实现的信息检索与挖掘技术的核心程序。此代码适用于进行数据处理、模式识别及机器学习研究,助力科研人员高效开发基于ISM算法的应用系统。 ISM算法的Matlab代码实现以及分析不同波到达阵列接收情况以确定波达方向的Matlab代码。
  • MATLABISM法代码
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    这段简介可以描述为:“MATLAB中的ISM算法代码”提供了一个在MATLAB环境中实现ISM(Iterative Signature Matching)算法的具体示例。该代码帮助用户理解和应用ISM算法来解决特定的数据匹配或分析问题,适用于研究和教育目的。 ISM算法的Matlab代码实现以及通过分析不同波到达阵列的情况来确定波达方向的Matlab代码。
  • PLSMATLAB函数
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    本文章介绍了PLS(偏最小二乘法)算法的基本原理及其在多变量数据分析中的应用,并详细讲解了如何使用MATLAB软件实现PLS算法。通过实例代码和解释,帮助读者理解和掌握PLS算法的模型构建及编程实践技巧。适合数据科学家、统计学研究人员以及相关领域的学习者参考。 ### MATLAB 中的 PLS 算法模型与函数详解 #### 一、偏最小二乘回归 (PLS) 简介 偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLS)是一种用于建模多变量数据集的有效方法,特别是在预测变量之间存在高度共线性的情况下更为有效。在化学计量学、生物统计学和许多其他领域都有广泛的应用。MATLAB提供了多种工具来实现PLS算法,其中一个关键函数是`plsregress`。 #### 二、数学模型 在 MATLAB 中,PLS 回归的核心数学模型基于以下公式: 1. **得分与载荷向量**: - 得分(Scores)和载荷向量(Loadings)是 PLS 分析的关键组成部分。它们之间的关系定义为: \[ XL = X * XS \] \[ YL = Y * XS \] 其中,\(XS = X0 * W\) ,而 \(W\) 与 \(X * Y0\) 的奇异值分解有关。 - \(XL\) 和 \(YL\) 分别表示 \(X0\) 和 \(Y0\) 在 \(XS\) 上的回归系数。 2. **迭代过程**: - 接下来,通过正交化每列\(XS\), 使得每一列与相应的YS 成为下三角矩阵。这一步骤中,\(XS * XL\)和\(XS * YL\)分别接近于初始数据 \(X0\) 和 \(Y0\): \[ X0 = XS * XL \] \[ Y0 = XS * YL \] 3. **回归系数**: - 为了建立 \(Y0\) 与 \(X0\) 的关系,我们引入了\(YS = X0 * C\)的概念, 其中C表示在YS上的投影。 - 经过进一步推导可以得到: \[ YS = XS * XL * C \] \[ XS = YS *(XL*C)^{-1} \] \[ Y0 = YS *(XL*C)^{-1}YL = X0C(XL*C)^{-1}*YL \] 定义 \(B=C (XL * C) ^ {-1} * YL\) ,从而得到: \[ Y0= X0 B \] 这样就建立了组分值与光谱数据之间的关系。 #### 三、算法实现 从数学模型可以看出,PLS 回归的目标是通过光谱数据和组分数据的分解来建立二者之间的联系。在 MATLAB 中,这一过程由 `plsregress` 函数完成,并采用 SIMPLS 算法进行计算。具体步骤包括: 1. **中心化处理**: - 函数会将输入的数据 \(X\) 和 \(Y\) 进行中心化得到 \(X0\) 和 \(Y0\). 2. **分解过程**: - 在每个新载荷向量的计算过程中,从原始数据中移除该载荷的影响,并更新数据矩阵以计算下一个载荷。 3. **回归结果**: - 函数输出包括光谱数据的载荷(\(XL\))、得分 \(XS\)、组分数据的载荷(YL)和得分YS, 回归系数 BETA,方差解释百分比 PCTVAR 和平均平方误差估计 MSE 以及包含其他相关信息的数据结构体 stats。 #### 四、相关参数说明 - **X 和 Y**: - X 是 \(n \times p\) 维度的矩阵,代表光谱数据; - Y 是 \(n \times m\) 维度的矩阵,表示组分数据。 - **MSE**: MSE 矩阵为 \(2 \times (ncomp+1)\) ,其中每个元素对应于零到 ncomp 主成分估计 PLS 模型时的平均平方误差。 #### 五、总结 MATLAB 中的 `plsregress` 函数提供了一个高效且功能强大的工具来实现偏最小二乘回归。通过理解上述数学模型和算法过程,用户可以更好地利用这一工具解决复杂的数据分析问题。无论是科学研究还是工业应用,掌握 MATLAB 中的 PLS 回归都是非常重要的技能。