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数据包络分析：MATLAB中的附加、BCC和CCR模型生成与分析

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简介：
本书专注于介绍如何使用MATLAB进行数据包络分析（DEA），涵盖附加、BCC及CCR模型的构建与解析方法，为读者提供实用工具和技术指导。 生成用于加性模型、BCC 模型和 CCR 模型的数据包络分析（可选择输入或输出方向）。

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  • 数据包络分析：MATLAB中的附加、BCC和CCR模型生成与分析
    优质
    本书专注于介绍如何使用MATLAB进行数据包络分析（DEA），涵盖附加、BCC及CCR模型的构建与解析方法，为读者提供实用工具和技术指导。 生成用于加性模型、BCC 模型和 CCR 模型的数据包络分析（可选择输入或输出方向）。
     
  • 关于数据包络分析中的CCR、BCC、SBM和TFP处理
    优质
    本文探讨了数据包络分析（DEA）中的几种关键模型，包括CCR、BCC、SBM以及它们在衡量技术效率变化（TFP）上的应用。通过比较这些方法的优缺点，旨在为研究者提供选择合适模型的依据。 DPS在数据包络分析（DEA）中处理CCR、BCC、SBM、TFP等经典模型的计算过程。
     
  • DEA模型MATLAB代码：超效率DEA、BCC和CCR模型
    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！
     
  • DEA BCC CCR三种模型的高效MATLAB代码
    优质
    本篇文章提供了针对DEA（数据包络分析）、BCC（Banker-Charnes-Cooper）及CCR（Cherns-Cooper-Rhodes）模型的优化MATLAB代码，旨在提高计算效率和准确性。适用于进行生产率与效率评估的研究人员和技术人员。 本段落介绍了三种DEA模型的实现方法：投入型、产出型以及超效率模型，并提供了使用MATLAB进行这些模型编程的具体步骤。
     
  • 数据包络分析的模型与方法（马占新）
    优质
    《数据包络分析的模型与方法》由马占新撰写，本书系统地介绍了DEA理论的基本概念、主要模型及其应用方法，并探讨了该领域的最新进展。 马占新编著的《数据包络分析模型与方法》一书主要介绍了广义数据包络分析（DEA）方法，并探讨了该方法在自然科学和社会科学领域的应用。本书汇集了作者自2001年至2010年期间的主要研究成果，是对近十年研究工作的总结。 全书共分为十四章： - 第一章回顾了过去三十年来数据包络分析方法的研究进展。 - 第二章从DEA生产可能集的参照系角度重新审视该理论基础。 - 在第三至第六章中，作者以C2R模型和BC2模型为基础，阐述广义DEA的基本思想与构建过程，并进一步发展了带有偏好锥及无穷多个决策单元的广义DEA模型以及综合性的广义DEA框架。 - 第七章探讨了仅关注输出情况下的广义DEA应用。 - 接下来的两章节则分别介绍了用于评价多属性决策单位和基于模糊综合评判方法的广义DEA技术。 - 在第十一至十三章中，作者提出了几种组合有效性评估及系统风险分析的新途径，并展示了如何利用面板数据进行更为广泛的广义DEA研究实践。 - 最后一章探讨了在生物信息学领域应用广义DEA的可能性。 本书全面而深入地探索了广义DEA方法的理论基础及其广泛的应用前景。
     
  • MATLAB实现数据包络分析(DEA)并附例题解析
    优质
    本教程详细介绍了如何使用MATLAB进行数据包络分析（DEA），并通过具体实例讲解了相关算法的应用与实现过程。适合初学者快速掌握DEA在MATLAB中的操作方法。 使用MATLAB实现数据包络分析法（DEA），可以参考《数学建模算法与程序》一书中的相关例题进行学习和实践。这本书提供了详细的理论解释以及具体的代码示例，能够帮助读者更好地理解和应用DEA方法。在具体操作时，可以根据书中提供的步骤，在MATLAB环境中编写相应的代码来实现数据包络分析的计算过程。
     
  • MATLAB中的数据包络分析(DEA)代码
    优质
    本代码为在MATLAB环境下实现数据包络分析（DEA）的工具包。适用于评价决策单元的相对效率，包含多种DEA模型及其变体的计算方法。 数据包络法（DEA）在Matlab中的代码用于计算方案的相对有效率以及各项指标的权重。
     
  • 生活垃圾分类模型与数据集分析
    优质
    本研究聚焦于构建及优化生活垃圾分类的数据模型，并通过详实数据分析推动更高效的分类策略，助力环保事业。 达摩院模型开源平台ModelScope上的ConvNext生活垃圾分类模型提供了一个包含147674张带中文标签的生活垃圾图像的数据集，并且支持免费下载。 该数据集包括可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大类，涵盖了食品、厨房用品、家具和家电等265个常见的小分类。训练集中有133038张图片，验证集中包含14642张图片。这些图像均从海量中文互联网社区中提取并整理出频率较高的常见生活垃圾名称，数据集大小为13GB。
     
  • Python网络封包分析_数据分析
    优质
    本课程深入讲解使用Python进行网络封包分析的方法与技巧，涵盖数据抓取、解析及高级数据分析技术。 Python网络封包分析可以实现数据读取等功能。