matlab matlab灰色关联度代码代码问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-17 05:34 标签： matlab灰色关联度代码
说明：&&matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,LZ复杂度反映的是一个时间序列中，毕设内容，高光谱图像基本处理。( matlab implements five gray correlation degree computing model, LZ complexity is reflected in a time sequence, Complete set content, basic hyperspectral image processing.)
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五种灰色关联度分析matlab代码
&&物种灰色关联度分析模型matlab代码,包括邓氏,斜率,T型,改进T型,绝对关联度
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好用的灰色数据融合预测算法与灰色关联度matlab例程
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应用小区域方差对比，程序简单，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,代码里有很完整的注释和解释，一个师兄的毕设，使用混沌与分形分析的例程，是一种双隐层反向传播神经网络。
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28. 灰色关联分析一、灰色系统理论简介若系统的内部信息是完全已知的，称为白色系统；若系统的内部信息是一无所知（一团漆黑），只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统；灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的 “小样本”、“贫信息”不确定型系统为研究对象，其特点是：（1）认为不确定量是灰数，用灰色数学来处理不确定量，使之量化，灰色系统理论只需要很少量的数据序列；（2）观测到的数据序列看作随时间变化的灰色量或灰色过程，通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析；（3）通过累加生成和累减生成逐步使灰色量白化，从而建立相应于微分方程解的模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。二、灰色关联度分析1. 要定量地研究两个事物间的关联程度，可以用相关系数和相似系数等，但这需要足够多的样本数或者要求数据服从一定概率分布。在客观世界中，有许多因素之间的关系是灰色的，分不清哪些因素之间关系密切，哪些不密切，这样就难以找到主要矛盾和主要特性。灰因素关联分析，目的是定量地表征诸因素之间的关联程度，从而揭示灰色系统的主要特性。关联分析是灰色系统分析和预测的基础。关联分析源于几何直观，实质上是一种曲线间几何形状的分析比较，即几何形状越接近，则发展变化趋势越接近，关联程度越大。如下图所示： x A B C D t曲线A与B比较平行，则认为A与B的关联程度大；曲线C与A随时间变化的方向很不一致，则认为A与C的关联程度较小；曲线A与D相差最大，则认为两者的关联程度最小。2. 关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法步骤：(1) 计算关联系数设参考序列为比较序列为 比较序列Xi对参考序列X0在k时刻的关联系数定义为：其中，和分别称为两级最小差、两级最大差，称为分辨系数，越大分辨率越大，一般采用对单位不一，初值不同的序列，在计算关联系数之前应首先进行初值化，即将该序列的所有数据分别除以第一数据，将变量化为无单位的相对数值。注1：若数据是负向数据（越小越好），初值化时要取倒数，即用第一数据除以该所有数据；注2：也可以数据均值化，所有数据都除以均值；也可以数据百分比化，所有数据都除以最大值；也可以数据归一化。(2) 计算关联度关联系数只表示了各个时刻参考序列和比较序列之间的关联程度，为了从总体上了解序列之间的关联程度，必须求出它们的时间平均值，即关联度：注：若各指标有不同的权重，可以对进行加权平均，得到灰色加权关联度。例1对某健将级女子铅球运动员的跟踪调查，获得其1982 年至1986 年每年最好成绩及16项专项素质和身体素质的时间序列资料：做灰色关联度分析，看哪些指标与铅球成绩关联度更高？从而进行更加有针对性的训练。代码：data=xlsread('data28_1.xlsx');x=data(:,2:18);%初始化数据for i=1:15 x(:,i)=x(:,i)/x(1,i);endfor i=16:17 x(:,i)=x(1,i)./x(:,i);endn=size(x,1); %序列元素个数ck=x(:,1);%提取参考序列bj=x(:,2:end); %提取比较序列m=size(bj,2);for j=1:m
%每个比较序列与参考序列作差 t(:,j)=bj(:,j)-endmin2=min(min(abs(t)));
%求两级最小差max2=max(max(abs(t)));
%求两级最大差rho=0.5;
%分辨系数eta=(min2+rho*max2)./(abs(t)+rho*max2);
%求关联系数r=mean(eta) %求关联度[rs,rind]=sort(r,'descend') %对关联度从大到小排序运行结果：r = 0.5881
0.7261rs =
0.5022rind = 13
结果表明，影响铅球专项成绩的前8项主要因素依次为：全蹲x13，3k
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