在MATLAB中，提供了mamfistype2函数用来创建一个间隔类型为2的Mamdani模糊推理系统（FIS）。函数的语法格式为： fis＝mamfistype2：创建具有默认属性值的间隔类型为2的...
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MATLAB如何使用genfisOptions函数
在MATLAB中，提供了genfisOptions函数用于为genfis命令设置选项。函数的语法格式为： opt＝genfisOptions（clusteringType）：创建使用genfis生成模...
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MATLAB使用genfis函数生成模糊推理系统对象
在MATLAB中，提供了genfis函数从数据中生成模糊推理系统对象。函数的语法格式为： fis＝genfis（inputData，outputData）：使用给定输入inputData和输出outp...
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MATLAB使用sugfis函数创建Sugeno模糊推理系统
在MATLAB中，提供了sugfis函数创建Sugeno模糊推理系统。函数的语法格式为： fis＝sugfis：使用默认属性值创建Sugeno FIS。要修改模糊系统的属性，可以使用点符号“.”。 f...
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MATLAB使用mamfis函数创建一个Mamdani模糊推理系统
在MATLAB中，提供了mamfis函数创建一个Mamdani模糊推理系统。函数的语法格式为： fis＝mamfis：创建一个具有默认属性值的Mamdani FIS。要修改模糊系统的属性，可以使用点符...
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MATLAB使用newfis函数创建模糊推理系统
在MATLAB中，提供了newfis函数用于创建新的模糊推理系统。函数的语法格式为： a＝newfis（fisName，fisType，andMethod，orMethod，impMethod，agg...
什么是两阶段单纯形法
什么是两阶段单纯形法 两阶段单纯形法（以下简称两阶段法）是处理人工变量的另一种方法，是将加入人工变量后的线性规划问题划分成两个阶段进行求解。 第一阶段： 加入人工变量后构造辅助的线性规划问题。目标函数...
中国运筹学的发展简史
现代运筹学被引入中国是在20世纪50年代后期。在钱学森、许国志先生的推动下，中国第一个研究运筹学的小组于1956年在中科院力学研究所成立。1959年，第二个研究运筹学的部门在中科院数学所成立，当时的主...
现代运筹学的由来
任何一门科学都不是突然诞生的，运筹学也不例外。运筹学问题和朴素的运筹思想，可以追溯到古代，运筹学和人类实践活动的各种决策并存。直到20世纪初，并延续到30年代末和40年代初，在烽火硝烟的战争中，正式诞...
抽样法在经济统计中的作用
抽样法在社会经济统计中发挥着非常重要的作用，主要表现在以下五个方面： （1）由于某些现象本身性质的限制，我们无法通过全面调查来了解全貌，只能采用抽样法。这里有两种情况：一种情况是被研究现象总体是无限总...
抽样法的特点特征
在现实生活中，许多现象总体的数量特征是未知的，统计活动的最终目的就是要认识现象总体的数量特征，而抽样法是实现这一目的的有效方法之一。抽样法是按照随机原则从被研究的现象总体中抽取部分单位组成样本，然后根...
一手数据与二手数据的区别
按照来源的不同，数据分为一手数据和二手数据两种： · 一手数据是通过查找或购买无法获取的，只能通过亲自调研获取，相应的采集方法是实地调查。 · 二手数据是别人已经整理出来的，只要查找或购买就能获取，相...
数据的时效性、分散性、概率性、再创性
这里所说的数据，仅指应用于企业运营的市场信息。它是认识事物的中间环节，是事物的表面特征，其作用在于消除事物的不确定性。它具有以下四个基本特征。 1 时效性 所谓时效性是指数据的发生和运用要有个提前期，...
数据分析
因子分析的四个基本步骤
因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。 因子分析通常包括以下四个基本步骤。 1. 确定原有变量...
因子分析的基本思路
因子分析（Factor analysis）是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析的形成和早期发展一般认为是从查尔斯·斯皮尔曼（Charles Spearman）在190...
因子分析与主成分分析的区别
因子分析（Factor analysis）是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析的形成和早期发展一般认为是从查尔斯·斯皮尔曼（Charles Spearman）在190...
什么是模糊聚类：模糊聚类的应用实例
1. 模糊聚类的含义 将模糊集概念用到聚类分析中便产生了模糊聚类分析，它根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系。利用模糊集理论来处理分类问题，它对经济领域中具...
快速聚类的基本原理
快速聚类的基本原理 快速聚类分析是聚类分析中使用较广的一种分析方法。它仍以距离衡量样本间的亲疏程度，但其最终结果不是聚成一类，而是根据各聚类中心，将所有样本点聚成指定的类数。 快速聚类法通过设置K个类...
分层聚类法的数据转换方法（马克威系统提供）
分层聚类法的数据转换方法（马克威系统提供） 在实际例子中，经常要对非欧氏距离或者量纲不一样的数据进行聚类分析，所以聚类之前必须先对数据进行标准化处理，否则聚类无法进行。马克威系统提供了以下六种标准化的...
分层聚类法的测度方法（马克威系统提供的距离尺度标准）
分层聚类法的测度方法（马克威系统提供的六种距离尺度标准） （1）欧氏距离：系统的默认项，是指每个变量值之差的平方和的平方根。 （2）欧氏距离平方：是每个变量值之差的平方和。 （3）波洛克距离：两项之间...