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灰色关联度怎么分析 灰色关联分析方法如何计算

2021-03-09知识6

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求解灰色关联分析及详细过程,求关联系数L和关联度R,实在是头都大了! 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念,意图透过一定的方法,去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。因此,灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量,非常适合动态历程分析。2具体计算步骤编辑(1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列,称比较数列。(2)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。(3)求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ(Xi)所谓关联程度,实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小,可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1,X2,…,Xn,各比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξ(Xi)可由下列公式算出:其中 ρ为分辨系数,一般在0~1之间,通常取0.5。是第二级最小差,记为Δmin。是两级最大差,记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线。

请问在进行灰色关联度分析时,分辨系数的大小应如何确定? 灰色关联度分辨系数的一种新的确定方法 灰色关联度分辨系数的一种新的确定方法-灰色关联度分析作为一种有效的模式识别方法应用广泛,但是。? 2021SOGOU.COM 京ICP证050897号

怎样用matlab做灰色关联度分析方法 function f=grayrelated(X,Y)这里X是标准化后的参考序列,Y是评价矩阵Y=71.8 90.1 0.57 0.45 051 40.2 0.38 0.55 10.552 25 0.22 0.52 1268 90 0.38 0.38 2128 40 0.32 0.3 18.551 45 0.15 0.3 576 95 0.7 0.55 1287 95 0.7 0.5 9.876 90 0.57 0.5 1150 35 0.32 0.35 2068 90 0.57 0.35 18.582 95 0.7 0.35 0100 200 1 1 097.5 180 0.94 0.95 1.395 160 0.88 0.9 2.586.3 105 0.68 0.75 6.382.5 90 0.6 0.7 7.578.8 75 0.53 0.65 8.875 60 0.45 0.7 7.568.8 52.5 0.41 0.55 13.862.5 45 0.38 0.5 17.556.3 37.5 0.34 0.45 21.343.8 26.3 0.28 0.35 50.650 30 0.3 0.4 2537.5 22.5 0.25 0.3 7531.3 18.8 0.23 0.25 10018.8 11.3 0.15 0.15 168.825 15 0.2 0.2 12512.5 7.5 0.1 0.1 212.56.3 0.8 0.05 0.05 256.3输入评价矩阵YX=[1 1 1 1 1];X为参考序列,均为1,个数就是指标个数,情形不同要修改个数Len=size(Y,2);取Y矩阵的列数,也就是指标的个数Wen=size(Y,1);取行数,就是目标个数for i=1:LenY(:,i)=(Y(:,i)-mean(Y(:,i)))/sqrt(var(Y(:,i)));将Y矩阵用统计方法标准化标准化,endfor i=1:Len-1S(:,i)=(Y(:,i)-min(Y(:,i)))./。

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灰色关联度法的计算步骤

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