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MATLAB中的交叉DEA模型代码及实例, 源码下载

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简介:
本资源提供MATLAB环境下运行的交叉数据包络分析(Cross-DEA)模型源代码与应用实例。适用于效率评价和优化研究,帮助用户深入理解并实践DEA方法。 交叉DEA模型的MATLAB代码以及求解DEA模型的案例和源码。

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客服
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  • MATLABDEA,
    优质
    本资源提供MATLAB环境下运行的交叉数据包络分析(Cross-DEA)模型源代码与应用实例。适用于效率评价和优化研究,帮助用户深入理解并实践DEA方法。 交叉DEA模型的MATLAB代码以及求解DEA模型的案例和源码。
  • 基于MATLABDEA应用
    优质
    本资源提供基于MATLAB编程实现的交叉数据包络分析(DEA)模型代码,并附带实际应用案例,旨在帮助研究者与实践者深入理解并高效运用该方法。 可以测算效率值,并且不会出现无效率状态,因此比传统DEA模型的测算结果更加客观。
  • 基于DEAMATLAB.doc
    优质
    本文档介绍了一种利用MATLAB编程实现的交叉数据包络分析(Cross-DEA)模型的代码。通过该代码,用户能够高效地进行决策单元之间的相对效率评估和比较。文档详细解释了如何使用并调整这些MATLAB脚本以适应不同的研究需求及数据集。 交叉DEA模型的MATLAB代码,使用MATLAB求解DEA模型案例,以及相关的MATLAB源码。
  • DEAMATLAB:超效率DEA、BCC和CCR
    优质
    这段资料提供了一套实现超效率DEA(数据包络分析)、BCC及CCR模型的MATLAB代码。适用于需要进行生产率与效率评估的研究者和技术人员。 这段文字描述了一个包含三个DEA模型(投入型、产出型、超效率)的MATLAB代码集合。只需设置好变量即可使用这些代码。希望与大家共同进步!
  • C++
    优质
    本文介绍了C++中四叉树的数据结构及其应用,并提供了详细的源代码供读者学习和下载。 本段落主要介绍了用C++实现四叉树的方法,并附有源码供下载参考。内容非常实用且具有借鉴价值,对需要这方面资料的朋友来说是一个很好的参考资料。
  • WinIO,含
    优质
    本资源提供WinIO驱动程序的下载及其完整源代码,并包含多个实例代码供学习参考。适合需要直接硬件访问的应用开发者研究使用。 WinIO是一个程序库,在32位的Windows应用程序里可以直接对输入输出端口及物理内存进行操作。通过使用内核模式设备驱动和其他底层编程技术,它可以绕过Windows系统的保护机制。 在Windows NT、2000或XP系统中,只有具有管理员权限的应用程序才能调用WinIO函数库,并且如果用户没有以管理员身份登录,则无法安装和激活WinIO驱动器。然而,在这种情况下,ShutdownWinIo函数不能被应用程序结束前调用,因为该函数会从注册表中移除WinIO驱动。 这个库提供以下八个功能: - `bool _stdcall InitializeWinIo();`:初始化WinIO库。 - `void _stdcall ShutdownWinIo();`:在内存中清除WinIO库。必须在应用终止或不再需要使用库之前调用此函数。 - `bool _stdcall GetPortVal(WORD wPortAddr, PDWORD pdwPortVal, BYTE bSize);`:从输入输出端口读取字节、单词或双字数据。 - `bool _stdcall SetPortVal(WORD wPortAddr, DWORD dwPortVal, BYTE bSize);`:将一个字节、单词或双字的数据写入到指定的输入输出接口。 - `PBYTE _stdcall MapPhysToLin(PBYTE pbPhysAddr, DWORD dwPhysSize, HANDLE *pPhysicalMemoryHandle)`:映射物理内存的一部分到32位应用程序的线性地址空间。 - `bool _stdcall UnmapPhysicalMemory(HANDLE PhysicalMemoryHandle, PBYTE pbLinAddr);`:解除先前通过MapPhysToLin函数映射的一段物理内存区域。 - `bool _stdcall GetPhysLong(PBYTE pbPhysAddr, PDWORD pdwPhysVal);`:从指定的物理地址读取一个双字数据。 - `bool _stdcall SetPhysLong(PBYTE pbPhysAddr, DWORD dwPhysVal);`:将一个双字值写入到指定的物理内存位置。
  • MATLABDEA BCC
    优质
    本代码实现MATLAB环境下的数据包络分析(DEA)中BCC模型的计算,适用于评价决策单元的相对效率。 清除;加载(D:\shuqi\matlab.mat);
  • MATLABDEA仁慈效率计算+步骤详解
    优质
    本教程详细介绍如何在MATLAB中使用数据包络分析(DEA)方法计算仁慈型交叉效率,并提供详细的步骤说明和代码示例。适合需要进行复杂数据分析的研究者与工程师学习参考。 代码有效且易于操作,即使是DEA初学者或完全没有MATLAB基础的人也能轻松实现。该方法可用于实证研究,并可参考有关旅游产业与农业融合效率的研究数据。
  • DEAMATLAB_非期望工具箱_DEA_MATLAB
    优质
    本资源提供基于MATLAB环境下的DEA(数据包络分析)模型非期望产出工具箱源码,适用于效率评估和决策支持系统开发。 同样是DEA模型,这个版本包含了非期望产出的部分。使用时可以直接将数据粘贴到相应位置即可。代码中有详细的注释,非常容易理解。
  • MATLAB验证
    优质
    这段简介可以这样写:“MATLAB中的交叉验证代码”介绍如何在MATLAB环境下编写和实现机器学习模型的交叉验证过程。通过实践示例指导读者评估算法性能及调整参数,提高模型预测准确性。 用于交叉验证的MATLAB代码能够有效实现对数据的验证。