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第一章 绪论1

第一节 综合评价概述1

一 综合评价的概念1

二 综合评价的一般程序2

三 综合评价在经济管理领域的应用3

四 综合评价的常用方法4

第二节 综合评价方法的实现软件8

一 实现软件的比较选择8

二 选择MATLAB的理由9

三 使用MATLAB的体会11

第三节 MATLAB概述13

一 MATLAB的发展演变13

二 MATLAB的语言特点15

三 MATLAB的网络资源21

第四节 需要说明的问题24

一 测试平台24

二 代码优化24

三 实例来源24

四 涵盖内容24

第二章 MATLAB入门介绍25

第一节 MATLAB的工作环境25

一 命令窗口Command Window25

二 当前目录窗口Current Directory27

三 工作空间窗口Workspace27

四 命令历史窗口Command History29

第二节 MATLAB的路径设置32

一 图形用户界面方法32

二 命令行输入的方法34

第三节 MATLAB的个性定制37

一 键盘设置38

二 颜色设置39

三 工具栏设置40

四 命令窗口设置41

第四节 MATLAB的帮助系统43

一 help44

二 doc45

三 lookfor46

四 helpwin48

五 helpdesk49

六 demo/demos49

七 HelpMenu51

第五节 MATLAB的通用命令52

第六节 本章小结60

第三章 MATLAB基础知识62

第一节 标量、向量、矩阵和数组62

一 标量62

二 向量62

三 矩阵62

四 数组63

第二节 常量、变量和表达式63

一 常量63

二 变量63

三 表达式66

第三节 数据类型66

一 整型66

二 浮点型70

三 逻辑型74

四 字符型75

第四节 运算符77

一 算术运算符77

二 关系运算符88

三 逻辑运算符90

四 运算优先级93

第五节 特殊字符94

第六节 常用测试函数105

第七节 本章小结109

第四章 MATLAB数据结构111

第一节 一维数组111

一 一维数组的输入111

二 一维数组元素的引用115

三 一维数组行列转换116

四 一维数组的常用操作117

五 一维数值型数组的范数计算118

六 一维数组的运算119

第二节 二维数组122

一 矩阵元素的输入122

二 矩阵元素的存储130

三 矩阵元素的引用132

四 矩阵元素的赋值135

五 矩阵元素的删除136

六 矩阵变形的函数137

七 矩阵操作的函数143

八 矩阵的三类运算152

第三节 三维数组156

一 三维数组的输入156

二 三维数组的存储160

三 三维数组的引用161

第四节 单元数组163

一 单元数组的创建163

二 单元数组的引用166

三 单元数组的操作168

四 单元数组的函数169

第五节 结构数组172

一 结构数组的创建172

二 结构数组的引用173

三 结构数组的函数174

第六节 本章小结175

第五章 MATLAB编程基础177

第一节 M文件编辑器177

一 新建M文件177

二 保存M文件177

三 打开M文件178

四 执行M文件178

第二节 两类M文件179

一 M脚本文件179

二 M函数文件181

三 M脚本与函数的区别182

四 M文件源代码的保护184

五 M函数的输入和输出185

六 函数句柄和匿名函数188

七 内联函数191

第三节 流程控制语句193

一 条件控制语句193

二 循环控制语句199

三 错误控制语句201

第四节 流程控制命令202

一 continue命令202

二 break命令203

三 return命令203

四 input命令204

五 keyboard命令205

六 error命令205

七 warning命令206

八 pause命令207

九 waitforbuttonpress命令207

第五节 本章小结208

第六章 MATLAB与Word及Excel的连接209

第一节 MATLAB与Word的连接209

一 建立Word与MATLAB之间的连接209

二 定义输入单元和单元组210

三 定义自动初始化单元211

四 定义计算区域212

五 将输入单元转换为文本212

六 计算输入单元和单元组212

七 评估计算单元213

八 计算整个M-book文件213

第二节 应用M-book实现考场排位子问题213

一 新建一个M-book213

二 在M-book中输入程序代码214

三 定义输入单元215

四 运行输入单元215

五 改变参数排列其他考场位子216

第三节 MATLAB与Excel的连接217

一 安装Spreadsheet Link EX217

二 设置Spreadsheet Link EX218

三 设置Spreadsheet Link EX使用偏好219

四 启动和停止Spreadsheet Link EX219

五 Spreadsheet Link EX的函数类型220

六 在Excel单元格中输入Spreadsheet Link EX函数221

七 Spreadsheet Link EX中的常用函数222

第四节 xlsread与xlswrite函数232

一 xlsread函数232

二 xlswrite函数236

第五节 本章小结238

第七章 层次分析法及MATLAB实现239

第一节 层次分析法概述239

第二节 层次分析法的建模步骤240

一 构建递阶层次结构240

二 建立判断矩阵242

三 一致性检验243

四 层次单排序244

五 层次总排序245

六 做出决策246

第三节 层次分析法的MATLAB实现246

一 构建递阶层次结构247

二 建立判断矩阵247

三 判断矩阵的一致性检验248

四 层次单排序251

五 层次总排序253

六 做出决策254

第四节 本章小结255

第八章 模糊综合评价法及MATLAB实现256

第一节 模糊综合评价法概述256

第二节 模糊综合评价法的建模步骤257

一 确定评价因素集257

二 确定评语集或评价等级集257

三 建立评价矩阵257

四 确定权向量258

五 进行模糊合成258

六 做出决策259

第三节 模糊综合评价法应用案例259

一 确定评价因素集259

二 确定规划等级集260

三 进行单因素评价260

四 建立评价矩阵261

五 确定权向量261

六 进行模糊合成262

七 做出决策262

第四节 模糊综合评价法的MATLAB实现263

第五节 Zadeh与有界算子的MATLAB实现264

一 Zadeh算子264

二 有界算子267

第六节 本章小结268

第九章 可拓综合评价法及MATLAB实现269

第一节 可拓综合评价法概述269

第二节 可拓综合评价法的建模步骤270

一 确定经典域270

二 确定节域271

三 确定待评价物元271

四 确定评价指标的权重271

五 确定关联度271

六 确定待评事物的类别和级别变量特征值272

第三节 可拓综合评价法的应用272

一 确定经典域274

二 确定节域274

三 确定待评价物元275

四 确定评价指标的权重275

五 确定待评价水体关于五个水质类别的关联度276

六 确定待评水体的水质类别和级别变量特征值276

第四节 可拓综合评价法的MATLAB实现277

一 可拓综合评价法的MATLAB代码277

二 MATLAB代码的使用方法280

第五节 本章小结286

第十章 数据包络分析法及MATLAB实现287

第一节 数据包络分析法概述287

第二节 C2R模型287

一 输入与输出287

二 分式规划形式288

三 线性规划形式289

四 对偶规划模型289

第三节 C2GS2模型291

第四节 C2R模型和C2GS2模型的应用例子292

第五节 C2R模型的MATLAB实现293

一 MATLAB中的linprog函数293

二 C2R模型的MATLAB代码294

三 MATLAB代码的使用方法298

第六节 C2GS2模型的MATLAB实现302

第七节 改进的C2R模型的MATLAB实现309

第八节 本章小结315

第十一章 TOPSIS及MATLAB实现316

第一节 TOPSIS概述316

第二节 TOPSIS模型316

一 形成决策矩阵316

二 无量纲化决策矩阵317

三 构建加权决策矩阵317

四 计算正理想解与负理想解317

五 计算各方案与正理想解和负理想解间的距离318

六 计算各方案与正理想解的相对贴近度318

第三节 TCPSIS应用318

第四节 TOPSIS的MATLAB实现320

一 TOPSIS的MATLAB程序设计思路320

二 TOPSIS的MATLAB代码321

三 TOPSIS程序的使用方法324

第五节 本章小结325

第十二章 熵权法及MATLAB实现326

第一节 熵权法概述326

第二节 熵权模型327

第三节 熵权模型的应用例子328

第四节 熵权模型的MATLAB实现329

一 熵权模型的MATLAB代码329

二 熵权MATLAB程序的使用方法332

第五节 本章小结334

第十三章 人工神经网络评价法及MATLAB实现335

第一节 人工神经网络评价法概述335

第二节 基于BP算法的ANN模型336

一 BP网络结构336

二 BP网络的学习规则339

第三节 BP网络中的传输函数341

一 logsig函数341

二 tansig函数341

三 purelin函数342

第四节 MATLAB的神经网络工具箱函数343

一 newff函数344

二 trainlm函数345

三 learngdm函数347

四 mse函数和msereg函数348

第五节 BP网络的应用案例分析348

第六节 BP网络的MATLAB实现353

一 BP网络的MATLAB代码353

二 MATLAB程序的使用方法355

第七节 本章小结358

参考文献360