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    本文属于前面文章《数学建模竞赛学习笔记:灰色关联分析原理及excel、matlab实现》的延续,增加了权重部分。

    灰色关联分析思维导图:

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    灰色加权关联度(增加了权重)

    灰色关联分析原理

    灰色关联分析方法是基于灰色系统理论发展而来的一种综合评价和影响因素分析方法。

    基本思想:通过对动态过程发展趋势进行量化分析,完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较,求出参考数列(子序列,类似于自变量)与比较数列(母序列,类似于因变量)之间的灰色关联度。按关联度的大小对各指标进行排序,确定关联序,通过关联度和关联序分析比较数列指标变化对参考数列指标的影响程度。

    参考文献:翟广倩, 段利忠. 基于灰色关联的综合医院中医药发展影响因素分析[J]. 卫生软科学, 2019(10).

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    灰色关联分析具体步骤

    1. 确定比较对象和参考数列

    假设评价对象有m个,评价指标有n个。

    参考数列为:

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    参考数列(母序列)

    需要特别注意,当灰色关联分析用于综合评价时,母序列需要自己虚构,虚构的母序列(参考数列)是每行的最大值(假设行表示评价对象,列表示评价指标)。

    比较数列为:

    0f93c113f582824068b600c61200558d.png

    比较数列(母序列)

    2. 指标正向化处理

    常见的四种指标为极大型指标(效益型指标)、极小型指标、中间型指标和区间型指标。指标正向化一般是指将后面三种指标转为极大型指标。

    (1)极小型指标正向化

    极小型指标:值越小对评价越有利的指标,比如折扣,和别人的争吵次数等

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    极小型指标正向化公式

    一般比较常用的是第一种,用该指标中的最大数减去每一个数。

    MATLAB代码:

    function [posit_x] = Mid2Max(x,best)    M = max(abs(x-best));    posit_x = 1 - abs(x-best) / M;end

    (2) 中间型指标正向化

    中间型指标:值处于某个值最好。比如水质量评价中,一般认为PH=7是最好的。

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    中间型指标正向化公式

    function [输出变量] = 函数名称(输入变量)

    MATLAB代码:

    function [posit_x] = Mid2Max(x,best)    M = max(abs(x-best));    posit_x = 1 - abs(x-best) / M;end

    (3)区间型指标正向化

    区间型指标:值处于某个范围是最好的。比如人的体温在36-37.5度是认为比较健康的。

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    区间型指标正向化

    matlab代码实现:

    function [posit_x] = Inter2Max(x,a,b)    r_x = size(x,1);  % row of x     M = max([a-min(x),max(x)-b]);    posit_x = zeros(r_x,1);   %zeros函数用法: zeros(3)  zeros(3,1)  ones(3)    % 初始化posit_x全为0  初始化的目的是节省处理时间    for i = 1: r_x        if x(i) < a           posit_x(i) = 1-(a-x(i))/M;        elseif x(i) > b           posit_x(i) = 1-(x(i)-b)/M;        else           posit_x(i) = 1;        end    endend
    3.指标标准化处理

    标准化的目的是消除不同指标间的量纲化。也就是取出单位、数字的大小等的影响,让所有指标在一个维度里面进行分析处理。

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    比重法

    【注意】标准化的方法有很多种,其主要目的就是去除量纲的影响,未来我们还可能见到更多 种的标准化方法,例如:(x‐x的均值)/x的标准差;具体选用哪一种标准化的方法在多数情况下 并没有很大的限制,这里我们采用的是前人的论文中用的比较多的一种标准化方法。

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    离差标准化

    MATLAB代码实现:

    Z = X ./ repmat(sum(X.*X) .^ 0.5, n, 1)
    4. 确定各指标对应的权重

    确定权重主观的方法可以用层次分析法,可以看之间的笔记。

    数学建模竞赛学习笔记:层次分析法及其代码实现

    客观的方法有熵值法、因子分析法等等,后面会一一更新求解方法。客观求权重的模型对数据要求比较高,如果有些指标可以找到数据,有些指标属于是定性指标,无法找到数据,就可以使用层次分析法和熵值法等进行组合求解(组合求权重)。

    指标权重也可以根据各个指标与参考数列之间的关系

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    各个指标的权重,wn为第n个指标的权重

    5. 计算灰色关联系数

    两级最小差

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    两级最大差

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    分辨系数:

    6886da1bba686f6b0d801b1466b242ef.png

    【注意】一般来说,分辨系数越大,分辨率越大;分辨系数越小,分辨率越小。

    灰色关联系数:(为标记数列xi对参考数理x0在第k个指标上的关联系数)

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    6. 计算灰色加权关联度

    灰色关联度的计算公式为:

    1d3906ea45a84b08a7ceafd77f6f76aa.png

    其中:ri为第i个评价对象对理想对象的灰色加权关联度。

    7. 评价分析

    根据灰色加权关联度的大小,对各评价对象进行排序,可建立评价对象的关联序,关联度越大,其评价效果越好。

    供应商选择决策MATLAB代码实现

    例题来自《数学建模算法与应用 司守奎》。

    某核心企业需要在6个待选的零部件供应商中选择一个合作伙伴,各个供应商的数据如下表所示:

    6b793a45f764b2b213ceb548238c7414.png

    (1)将绿色框中的数据复制粘贴到MATLAB中

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    数据导入

    (2)输入代码(标准化采用离差标准化)

    load data.mat%% 指标正向化、标准化处理for i = [1 5:9]%效益型指标标准化,1、5、6、7、8、9行标准化    a(i,:) = (a(i,:) - min(a(i,:)))/(max(a(i,:))-min(a(i,:)))endfor i = 2:4%成本型指标标准化 2、3、4行标准化     a(i,:) = (max(a(i,:))-a(i,:))/(max(a(i,:))-min(a(i,:)))end[m,n] = size(a);%% 求灰色关联系数cankao = max(a')' % 求参考序列的取值t = repmat(cankao,[1,n])-a; %求参考序列与每一个序列的差mmin = min(min(t));%计算最小差mmax = max(max(t));%计算最大差rho = 0.5; %分辨系数xishu = (mmin + rho*mmax)./(t+rho*mmax)%计算灰色关联度%% 求灰色关联度guanliandu = mean(xishu);%取等权重,计算关联度disp('加权灰色关联度为:')disp(guanliandu)[gsort,ind] = sort(guanliandu,'descend')%将关联度从大到小排序

    (3)结论

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    可以得到第1-6个供应商的加权灰色关联度为0.4630、 0.5560 、0.6491 、0.6527 、0.4936 、0.6130。按照灰色关联度排序可以看出,供应商4与虚拟最优供应商的关联度最大,所以应该选择供应商4会达到最优解。


    本笔记根据清风老师的课程以及《数学建模算法与应用》整理学习得到,如有侵权,请联系删除。

    如果需要本次笔记的代码、数据、文档,请点赞后在后台回复“灰色关联分析”即可。创作不易,动动手指点个赞再走吧~

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    资源截图

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    笔记部分截图

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  • 展开全部当前主流的e69da5e887aa62616964757a686964616f...关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。Oracle。Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品...

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    当前主流的e69da5e887aa62616964757a686964616f31333365633864关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

    关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。Oracle。

    Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言,支持多种数据类型,提供面向对象存储的数据支持,具有第四代语言开发工具,支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外,它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成,也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。

    2.SQL Server。

    SQL即结构化查询语言(Structured Query Language,简称为SQL)。SQL Server最早出现在1988年,当时只能在OS/2操作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000,该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种操作系统之上,是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统,它可以帮助各种规模的企业管理数据。

    随着用户群的不断增大,SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQL Server的数据库搜索引擎,可以在绝大多数的操作系统之上运行,并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。

    由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的操作,而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制,以及SQL语言,所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。

    3.Sybase。

    1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase,能运行于OS/2、Unix、Windows NT等多种平台,它支持标准的关系型数据库语言SQL,使用客户机/服务器模式,采用开放体系结构,能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访操作。技术先进、性能优良,是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Toolset和接口软件Sybase Client/Server Interface组成,还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。

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  • 展开全部Access数据库属于关系模型数据库。Microsoft Office Access是微软把数据库引擎的图形用户界面32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431366333和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。...

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    Access数据库属于关系模型数据库。

    Microsoft Office Access是微软把数据库引擎的图形用户界面32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431366333和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。

    它是微软OFFICE的一个成员, 在包括专业版和更高版本的office版本里面被单独出售。2018年9月25日,最新的微软Office Access 2019在微软Office 2019里发布。

    MS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。

    扩展资料:

    Access的用途体现在两个方面:

    一、用来进行数据分析: access有强大的数据处理、统计分析能力,利用access的查询功能,可以方便地进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。

    比如在统计分析上万条记录、十几万条记录及以上的数据时速度快且操作方便,这一点是Excel无法与之相比的。 这一点体现在:会用access, [3]  提高了工作效率和工作能力。

    二、用来开发软件: access用来开发软件,比如生产管理、销售管理、库存管理等各类企业管理软件,其最大的优点是:易学!非计算机专业的人员,也能学会。

    低成本地满足了那些从事企业管理工作的人员的管理需要,通过软件来规范同事、下属的行为,推行其管理思想。(VB、.net、 C语言等开发工具对于非计算机专业人员来说太难了,而access则很容易)。

    这一点体现在:实现了管理人员(非计算机专业毕业)开发出软件的“梦想”,从而转型为“懂管理+会编程”的复合型人才。

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  • 这些明确的模型有两个重要的目的:1、帮助我们了解语言模式2、可以被用来预测新的语言数据模型告诉我们什么?描述性模型捕捉数据中的模式,但是它们并不提供任何有关数据包含这些模式的原因的信息。解释性模型试图...

    分类器可以帮助我们理解自然语言中存在的语言模式,允许我们建立明确的模型捕捉这些模式。

    这些明确的模型有两个重要的目的:

    1、帮助我们了解语言模式

    2、可以被用来预测新的语言数据

    模型告诉我们什么?

    描述性模型捕捉数据中的模式,但是它们并不提供任何有关数据包含这些模式的原因的信息。

    解释性模型试图捕捉造成语言模式的属性和关系。

    大多数语料库自动构建的模型是描述性模型,它可以告诉哪些特征与一个给定的模式或结构有关,但它们不一定能告诉我们这些特征和模式之间如何关联。

    小结

    -为语料库中的语言数据建模可以帮助我们理解语言模型,也可以用于预测新语言数据。

    - 有监督分类器使用加标签的训练语料库来建立模型,基于输入的特征,预测那个输入的

    标签。

    - 有监督分类器可以执行多种NLP任务,包括文档分类、词性标注、语句分割、对话行

    为类型识别以及确定蕴含关系和很多其他任务。

    - 训练一个有监督分类器时,你应该把语料分为三个数据集:用于构造分类器模型的训练

    集,用于帮助选择和调整模型特性的开发测试集,以及用于评估最终模型性能的测试集。

    - 评估一个有监督分类器时,重要的是你要使用新鲜的没有包含在训练集或开发测试集中

    的数据。否则,你的评估结果可能会不切实际地乐观。

    - 决策树可以自动地构建树结构的流程图,用于为输入变量值基于它们的特征加标签,虽

    然它们易于解释,但不适合处理特性值在决定合适标签过程中相互影响的情况。

    - 在朴素贝叶斯分类器中,每个特征决定应该使用哪个标签的贡献是独立的。它允许特征

    值间有关联,但当两个或更多的特征高度相关时将会有问题。

    - 最大熵分类器使用的基本模型与朴素贝叶斯相似;不过,它们使用了迭代优化来寻找使

    训练集的概率最大化的特征权值集合。

    - 大多数从语料库自动构建的模型都是描述性的,也就是说,它们让我们知道哪些特征与

    给定的模式或结构相关,但它们没有给出关于这些特征和模式之间的因果关系的任何信息。

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