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 Window 25
二 当前目录窗口Current Directory 27
三 工作空间窗口Workspace 27
四 命令历史窗口Command History 29
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 help 44
二 doc 45
三 lookfor 46
四 helpwin 48
五 helpdesk 49
六 demo/demos 49
七 HelpMenu 51
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-book 213
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 EX 217
二 设置Spreadsheet Link EX 218
三 设置Spreadsheet Link EX使用偏好 219
四 启动和停止Spreadsheet Link EX 219
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