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可拓物元模型的MATLAB程序

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简介：
本作品提供了一套基于MATLAB平台实现的可拓物元模型程序代码，旨在帮助研究者和工程师便捷地进行可拓学相关问题建模与分析。 20世纪80年代初，我国蔡文教授提出了物元模型的概念，主要用于解决复杂矛盾的多因子综合评价问题。在可拓学中，为了形式化描述事物及其关系建立了基元概念，能够帮助人们以简洁明了的方式研究复杂的矛盾问题。通过定义每个指标的状态和等级，并选取适当的区间划分来分析各影响因素之间的隶属关系，可以进行更为全面丰富的综合关联度分析，从而反映各个指标间的安全等级变化趋势。

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  • 可拓物元模型的MATLAB程序
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    本作品提供了一套基于MATLAB平台实现的可拓物元模型程序代码，旨在帮助研究者和工程师便捷地进行可拓学相关问题建模与分析。 20世纪80年代初，我国蔡文教授提出了物元模型的概念，主要用于解决复杂矛盾的多因子综合评价问题。在可拓学中，为了形式化描述事物及其关系建立了基元概念，能够帮助人们以简洁明了的方式研究复杂的矛盾问题。通过定义每个指标的状态和等级，并选取适当的区间划分来分析各影响因素之间的隶属关系，可以进行更为全面丰富的综合关联度分析，从而反映各个指标间的安全等级变化趋势。
     
  • 熵权物元可拓模型的Java源码_物元_熵物元_熵权物元可拓模型_
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    本项目提供基于熵权物元理论的可拓模型的Java实现代码。通过该模型，可以有效评估多指标决策问题中各因素的重要性，并进行优化处理。 熵权物元可拓模型是一种基于物元理论与熵理论的多属性决策分析方法，在信息技术、工程设计及管理科学等领域得到广泛应用。通过研究此Java实现源码，可以深入了解如何将这些理论应用于解决实际问题，特别是复杂系统评价。 首先介绍“物元”（Eletrom）的概念：这是由中国学者邓聚龙教授提出的一种数学工具，用于处理不确定和不完全信息的问题。它描述了具有不同属性或特征的实体，并结合定性与定量的信息来应对模糊、随机以及缺失的数据问题。 熵权法则源自热力学中的熵概念，在决策分析中被用来衡量信息不确定性并计算各属性权重。这种方法能自动确定每个属性在整体评价中的重要程度，减少主观因素的影响。 “熵权物元可拓模型”结合了上述两种理论：首先利用熵权法来评估各个属性的权重；接着采用物元理论对这些数据进行转换形成新的集合（即可拓集）；最后通过一系列运算得到综合评价结果。此过程有助于客观全面地评估复杂系统的性能。 在该Java源码中，主要包含以下步骤： 1. 数据预处理：收集和整理待评价对象的各属性信息。 2. 熵计算：根据数据分布情况来确定其熵值及相应权重。 3. 权重分配：依据上述得到的熵权对各个属性进行加权操作。 4. 物元转换：将原始数据转化为物元形式，可能涉及到模糊集、粗糙集等方法的应用。 5. 可拓运算：利用可拓集合规则如扩张、收缩及其它变换方式来处理这些数据。 6. 综合评价：结合权重和运算结果进行最终的系统性能评估。 通过学习这段Java源码，开发者不仅能掌握熵权物元可拓模型的具体实现方法，还可以将其应用于自身项目中解决类似问题。例如，在系统性能评估、项目管理决策及产品质量评定等方面的应用都十分广泛。此外，这还为研究其他类型的可拓模型提供了基础（如灰关联可拓模型和模糊物元可拓模型）。
     
  • 物元可拓源码.zip_物元可拓Excel_物元可拓程序_物元可拓源码_可拓理论应用
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    本资源包含基于可拓理论的应用源代码及Excel工具，适用于进行物元分析、创新问题求解等研究工作。 参考源程序的初始部分，后面的变量说明提供了详细的解释。定义要评价的参数个数以及评价等级等相关内容，在Excel表格中的对应行数需与这些设定保持一致。需要注意的是，代码中因子的数量是通过跳出的对话框手动输入进去的。
     
  • 基于组合赋权物元可拓模型的土壤重金属污染评估
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    本研究提出了一种结合组合赋权与物元可拓理论的新型方法，用于精准评估土壤中重金属污染物的影响程度和范围。 基于组合赋权物元可拓法的土壤重金属污染评价研究指出，土壤中的重金属污染已成为当前最严峻的环境问题之一。为了提高土壤质量评估结果的合理性和可靠性，本段落采用主客观相结合的方法来确定各项评价指标的权重。
     
  • 熵权可拓物元模型代码及其在论文数据分析中的应用
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    简介：本文介绍了一种结合熵权法与可拓物元理论的数据分析方法，并提供了相应的代码实现。该模型能够有效处理不确定性和模糊性数据，特别适用于科研论文中复杂数据的解析和评价。通过案例研究展示了其在实际数据分析中的应用效果及优势。 物元分析方法是由中国学者蔡文在20世纪80年代提出的一种解决矛盾问题的技术手段。这种方法通过研究事物的构成及其变化规律来处理现实世界中的不兼容性，适用于生态环境、水资源承载能力、农用地分级以及土地生态水平等领域的综合评价。 物元分析法的核心理念是将一个事物用“事物-特征-量值”（分别表示为N, C, V）这三个要素以有序三元组的形式进行描述。这种三元组合被称为物元。此外，其他相关概念在此不再赘述。 本模型使用Java语言编写，在应用此模型之前，请确保已安装并正确配置了JDK环境变量。具体代码请见附带的压缩包文件内。
     
  • 基于Matlab的多元GARCH模型程序1
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    本程序利用Matlab编程实现多元GARCH模型的参数估计与预测分析，适用于金融数据分析中的波动率建模。 本段落介绍了一种用于预测多元GARCH模型的Matlab程序。该程序能够估计一个完整的BEKK多元GARCH模型，并输出参数、对数似然值、条件方差、似然值、标准化残差、标准误差以及A矩阵和B矩阵等信息。文中还详细介绍了该程序的使用方法及参数设置。
     
  • 经典的HH神经元模型MATLAB程序
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    本简介提供一个基于经典HH（Hodgkin-Huxley）神经元模型的MATLAB实现程序。该程序模拟了动作电位产生过程，并可调整参数以研究其动力学特性。适合神经科学与计算建模的学习者使用。 经典HH神经元模型的Matlab程序使用龙格库塔方法求解。
     
  • Matlab程序实现多元GARCH模型预测
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    本文章介绍了利用Matlab软件实现多元GARCH模型预测的方法与步骤，适用于金融时间序列分析中的波动率建模。通过代码实例详细解释了如何建立和应用多元GARCH模型进行金融市场预测。 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码 多元GARCH模型预测的Matlab程序代码
     
  • 改良版物元可拓代码，含数据可直接运行
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    本资源提供了一种改进型的物元可拓算法代码，内嵌示例数据，用户无需额外准备数据即可直接执行和测试。适合初学者快速入门及研究人员进行算法实验。 改进原有的物元可拓代码中的缺陷，在所测得的数值超出规定区间导致关联度无法计算的情况下，可以利用贴近度的概念来取代关联度进行处理。这样能够解决现有问题并提升算法的有效性和适用范围。