数模美赛常用模型算法matlab程序包+数模大礼包.zip

数模美赛常用算法matlab代码总结+数模大礼包
一、数模美赛常用算法matlab代码总结（包含神经网络、灰色关联、差值与拟合、聚类分析、灰色预测、遗传算法、熵权法、数据包络算法、TOPSIS方法等模型算法）
二、数模大礼包（建模+编程+论文）
包含美赛三个方面的写作经验、以及历年O奖论文、MATLAB学习、SPSS学习、Lingo学习、软件安装等精彩内容）

clc
clear 
A=[1 5 3 7;1/5 1 1/3 3;1/3 3 1 5;1/7 1/3 1/5 1];
[mn]=size（A）;
RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];
R=rank（A）;
[VD]=eig（A）;
tz=max（D）;
B=max（tz）;
[rowcol]=find（D==B）;
C=V（:col）;
CI=（B-n）/（n-1）;
CR=CI/RI（1n）;
if CR<0.10
    disp（‘CI=‘）;disp（CI）;
    disp（‘CR=‘）;disp（CR）;
    disp（‘矩阵通过一致性检验，各向量权重向量Q为：‘）;
    Q=zeros（n1）;
    for i=1:n
        Q（i1）=C（i1）/sum（C（:1））;
    end
    Q
else
    disp（‘矩阵没有通过一致性检验，请重新构造‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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