模糊综合评价代码(共8页).docx

《模糊综合评价代码(共8页).docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《模糊综合评价代码(共8页).docx（8页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精选优质文档-倾情为你奉上附录2、各章节中编程计算的MatLab 程序2.1 模糊综合评判计算程序模糊综合评判的过程：、灰色关联分析，求权重（程序见Relation）；、模糊聚类分析，划分等级（程序见F_class）；、隶属度计算，求隶属函数（程序见Subjection和subject）；、模糊综合评判，计算各单元等级（程序见F_judge）。各步骤的程序如下：（1）Relation：灰色关联分析程序主程序：% 灰色关联分析：-母序列必须置为第一行！即x(1,:)clear;sq=母指标,断层分维值,隔水层厚度,太会含水层水压,开采深度;m=5;n=81;fid=fopen(data1_no

2、E_ZH.dat,r); X_t=fscanf(fid,%g,n m); % 从数据文件读入数据。fclose(fid);x=X_t;for i=1:m D(i,:)=initia_MAX(x(i,:),n);endfor i=1:m-1 DT(i,:)=abs(D(1,:)-D(i+1,:);endmax=DT(1,1);min=DT(1,1);for i=1:m-1 for j=1:n if maxDT(i,j) min=DT(i,j); end endendyita=0.5;for i=1:m-1 gama_t(i)=0; for j=1:n xigma(i,j)=(min+yita*m

3、ax)/(abs(DT(i,j)+yita*max); gama_t(i)=gama_t(i)+xigma(i,j); endendgama(1)=1.0; % 母序列对自己的关联度总是为1。disp(strcat(sq(1),-to-,sq(1),disp(gama(1)for i=1:m-1 gama(i+1)=gama_t(i)/n; disp(strcat(sq(i+1),-to-,sq(1),disp(gama(i+1)enddisp(归一化处理如下：)gama_all=0;for i=1:m gama_all=gama_all+gama(i);endfor i=1:m weight

4、(i)=gama(i)/gama_all; disp(sq(i),disp(weight(i)end子程序：initia_MAX(X,n)function X1=initia_MAX(X,n)% 初始化，亦即无量纲化，对地质数据，采用最大值化为宜。max=X(1);for i=1:n if maxzeros(n,n) tr0=1; end end otherwise disp(You input the wrong value!);enddisp(r);r_t=r;for i=1:1000 rr=multiply_F(r_t,r_t); if rr=r_t disp(OK!);break; e

5、lse r_t=rr; disp(NOT OK! Cycle times is:);disp(i); endenddisp(rr);tr=y;while tr=Y|tr=y nmta=input(Input the value of nmta: ); for i=1:n for j=1:n if rr(i,j)=nmta R(i,j)=1; else R(i,j)=0; end end end disp(R); for i=1:n k=1; for j=i:n if R(i,j)=1 C_t(k)=j; k=k+1; end end Ci=C_t; disp(Ci); clear C_t; e

6、nd tr=input(Are you go on ? (Y/N),s);endn_class=n;for i=n:-1:1 for j=i-1:-1:1 x=Ci;y=Cj; for k=1:length(Cj) for l=1:length(Ci) if x(l)=y(k) Ci=0; n_class=n_class-1; continue; end end end endenddisp(The number of classes is:);disp(n_class);disp(They are as follow:);for i=1:n disp(Ci);end（3）Subjection

7、：隶属函数计算程序（配合子程序sugject）主程序：% 建立隶属函数即某单元（i)在某项指标上（Ui）对某评语等级（Vj）的隶属度（Rij）。clear;M=0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 0.014 0.016 0.018 0.020; 0.024 0.028 0.032 0.036 0.040 0.044 0.048 0.052 0.056 0.060; 0.066 0.072 0.078 0.084 0.090 0.096 0.102 0.108 0.114 0.120; 0.126 0.132 0.138 0.144 0.150 0.156 0

8、.162 0.168 0.174 0.180;F= 7.5 15.0 22.5 30.0 37.5 45.0 52.5 60.0 67.5 75.0; 82.5 90.0 97.5 105.0 112.5 120.0 127.5 135.0 142.5 150.0; 175.0 200.0 225.0 250.0 275.0 300.0 325.0 350.0 375.0 400.0; 440.0 480.0 520.0 560.0 600.0 640.0 680.0 720.0 760.0 800.0;Q=0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 2.2

9、5 2.50; 3.25 4.00 4.75 5.50 6.25 7.00 7.75 8.50 9.25 10.0; 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0 18.0 19.0 20.0; 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0 100. 110. 120.;A= 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0; 5.3 5.6 5.9 6.2 6.5 6.8 7.1 7.4 7.7 8.0; 8.4 8.8 9.2 9.6 10.0 10.4 10.8 11.2 11.6 12.0; 13.0 14.

10、0 15.0 16.0 17.0 18.0 19.0 20.0 21.0 22.0;R=0.025 0.050 0.075 0.100 0.125 0.150 0.175 0.200 0.225 0.250; 0.265 0.280 0.295 0.310 0.325 0.340 0.355 0.370 0.385 0.400; 0.420 0.440 0.460 0.480 0.500 0.520 0.540 0.560 0.580 0.600; 0.620 0.640 0.660 0.680 0.700 0.720 0.740 0.760 0.780 0.800;D=0.20 0.40 0

11、.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00; 2.20 2.40 2.60 2.80 3.00 3.20 3.40 3.60 3.80 4.00; 4.40 4.80 5.20 5.60 6.00 6.40 6.80 7.20 7.60 8.00; 8.40 8.80 9.20 9.60 10.0 10.4 10.8 11.2 11.6 12.0;H= 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60; 64 68 72 76 80 84 88 92 96 100; 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150; 15

12、5 160 165 170 175 180 185 190 195 200;S=0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10; 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18 0.19 0.20; 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.30; 0.32 0.34 0.36 0.38 0.40 0.42 0.44 0.46 0.48 0.50;fid=fopen(subjec_dat.dat,r); A_t=fscanf(fid,%g,8 34); % 从

13、数据文件读入数据。fclose(fid);A=A_t; % 各单元（行数）的各项指标（列数）统计结果（矩阵）% 注:34个单元，每个单元8项指标，每个指标4个评语等级，故要生成34个84矩阵。m0=4; % 评语集的维数；m=34;n=8; % 指标集的维数，m单元个数，n指标个数；for j=1:n % 第一循环开始 switch j case 1 X_T=M;ver=0; % 指标值为升序时 ver=0，降序时 ver=1，下同！ case 2 X_T=F;ver=0; case 3 X_T=Q;ver=0; case 4 X_T=A;ver=0; case 5 X_T=R;ver=0;

14、case 6 X_T=D;ver=0; case 7 X_T=H;ver=0; case 8 X_T=S;ver=0; otherwise disp(指标个数 8 -修改程序！); end for i=1:m % 第二循环开始 for k=1:m0 % 第三循环开始 X=A(i,j),X_T(k,:); switch ver case 0 if k=1 chs=1; else if k=m chs=3; else chs=2; end end case 1 if k=1 chs=3; else if k=m chs=1; else chs=2; end end end R_T=subject(

15、X,length(X),chs); R(j,k,i)=R_T(1); end % 第三循环结束 end % 第二循环结束 clear X_T;end % 第一循环结束% 归一化处理:clear R_T;R_T=R;clear R;for i=1:m for j=1:n all=0; for k=1:m0 all=all+R_T(j,k,i); end for k=1:m0 R(j,k,i)=R_T(j,k,i)/all; end endend% 输出到文件.fid=fopen(subjec_ans.dat,w);fprintf(fid,n);for i=1:m fprintf(fid,n%s%

16、d%sn,R(,i,); for j=1:n fprintf(fid,%6.4f %6.4f %6.4f %6.4fn,R(j,:,i); end,fprintf(fid,n);endfclose(fid);disp(各单元的指标对应各评语等级的隶属度);disp(R);子程序：subjectfunction r=subject(x,n,choice)% 建立隶属函数即某单元（i)在某项指标上（Ui）对某评语等级（Vj）的隶属度（Rij）。x_all=0;for i=1:n x_all=x_all+x(i);endx_ave=x_all/n;dt_a=0;for i=1:n dt_a=dt_a

17、+(x(i)-x_ave)2;enddt2=dt_a/(n-1);% disp(Input the value of choice:);% choice=input(1-偏小型 2-中间型 3-偏大型 );switch choice case 1 for i=1:n if x(i)=x_ave r(i)=1; else r(i)=exp(-(x(i)-x_ave)2/dt2); end end otherwise disp(The value of choice is wrong !); end（4）F_judge：模糊综合评判程序% 模糊评判矩阵相乘clearA=0.153 0.160 0.

18、151 0.094 0.088 0.117 0.096 0.141; % 权重集（矩阵）m0=4;n=8; % 评价矩阵维数，m0评语集的维数，n指标个数；m=34; % 单元个数；fid=fopen(subjec_ans.dat,r);for i=1:m Tmp=fscanf(fid,%s,1); R_t=fscanf(fid,%g,m0 n); % 从数据文件读入数据。 Ri=R_t;endfclose(fid);for i=1:m Bi=A*Ri;endfid=fopen(F_judge_ans.dat,w);fprintf(fid,%sn,The answers:);fprintf(fid,%sn, );fprintf(%sn,The answers:);fprintf(%sn, );for i=1:m disp(Bi); fprintf(fid,%6.4f %6.4f %6.4f %6.4fn,Bi);end fclose(fid);专心-专注-专业