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通过Morris方法进行敏感性分析，以减少因子对风险评估的低估，该方法在matlab中得到开发。

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简介：
通过敏感性分析，可以评估潜在的不确定性因素对函数结果的潜在影响。莫里斯（Morris）方法经常被归类为一种定性的评估工具，因为它通过有限次的计算，提供了一个初步的推测。首先，莫里斯方法可用于对函数进行简化处理。它能够识别出那些修复后对结果影响较小的因素。进一步地，该算法旨在降低由于低估以及过度修复不可忽略因素而产生的风险。相关信息可参考Saltelli, A.、Tarantola, S.、Campolongo, F. 和 Ratto, M. (2004)。实践中的敏感性分析 - 评估科学模型的指南。威利。 该算法的详细阐述见Henri Sohier、Helene Piet-Lahanier、Jean-Loup Farges，空中发射到轨道分离的分析和优化，Acta Astronautica，第 108 卷，2015 年 3 月至 4 月，第 18-29 页，ISSN 0094-5765，http://dx.doi.org/10.1016/j

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  • 敏感性分析 - 高级 Morris 方法：利用 Morris 方法减少因子低估风险-MATLAB开发
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    本项目运用高级Morris方法进行敏感性分析，旨在通过MATLAB实现对复杂模型中各变量影响程度的有效评估，以降低关键因素被忽视的风险。 敏感性分析用于评估不确定因素对函数输出的影响。莫里斯（Morris）方法通常被视为一种定性的方法：它通过少量的计算提供了粗略但有用的估计结果。作为第一步，这种方法可以用来简化复杂的函数，并识别那些影响较小、可以被忽略的因素。 进一步的信息可以在 Saltelli, A.、Tarantola, S.、Campolongo, F. 和 Ratto, M. (2004) 的《实践中的敏感性分析 - 评估科学模型的指南》一书中找到。该方法有助于降低低估和修复不可忽视因素的风险。 此外，Henri Sohier、Helene Piet-Lahanier 及 Jean-Loup Farges 在他们关于“空中发射到轨道分离的分析与优化”的研究中也使用了这种算法（发表在 Acta Astronautica 的第 108 卷上）。
     
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    本研究利用MATLAB实现Morris方法进行全局灵敏度分析，旨在评估模型输入参数对输出结果的影响程度，为模型优化提供依据。 clear all; npoint = 100; % 在分位数超空间中要采样的点数 iter = npoint * (nfac + 1); nfac = 20; % 研究函数的不确定因素数量 [mu, order] = morris_sa1(@(x)test_function(x), nfac, npoint); for t=1:size(mu,2) W(1,t) = mu(1,t)/sum(mu); end figure() bar(W) grid on xlabel(Feature index) ylabel(Feature weight) % 输出： % 1）μ：每个因素，按降序排列。 % 2）order：各因素的指标。考虑修正最后的因素， % 那些“mu”非常接近于零的数。
     
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    《风险评估与应对策略》是一本专注于识别、分析和管理各类潜在风险的实用指南。书中详细介绍了如何制定有效的风险管理计划及具体实施措施，帮助企业或个人在面对不确定性和挑战时能够主动出击，减少损失，抓住机遇。 在软件开发过程中会遇到各种风险及相应的应对措施。
     
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