largescale

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简介：本文档为《纵横向拉开档次法的MATLAB实现》，可适用于工程科

技领域，主题内容包含globalxystdszxystdxy定义全局变量loadshuju原始数据

xystd=zscore(shuju)数据无量纲处理xystdrow,符等。

globalxystdszxystdxy%定义全局变量

loadshuju%原始数据

xystd=zscore(shuju);%数据无量纲处理

[xystdrow,xystdcol]=size(xystd);

%----------区域知识创造能力评价----------

fortt=1:xystdcol

xystdsz{tt}(:,:)=xystd{tt}(:,1:10);%提取区域知识创造能力指标无量纲值

end

[xystdszrow,xystdszcol]=size(xystdsz);

[xyrow,xycol]=size(xystdsz{1});

w0=zeros(1,xycol);

fori=1:xycol

w0(1,i)=1/xycol;%优化初始值

end

Aeq=[];beq=[];

lb=zeros(1,xycol);ub=ones(1,xycol);%zeros生成零矩阵；ones生成全1阵。

options=optimt('largescale','off');%优化函数，largescale大规模算法

[w,faval]=fmincon(@YHQU,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,@fun,options);%优化求权

重；fmincon用来求解非线性多元函数最小值。

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wqz1=w./sum(w);%权重归一化

fortt=1:xystdszcol

z{tt}(:,1)=xystd{tt}(:,1:10)*wqz1';%求评价值

pxacz(:,tt)=px(z{tt}(:,1));%对评价值排序

end

clearw0wlbubfaval;

clearglobalxystdsz;

%--------区域知识流动能力评价------------

fortt=1:xystdszcol

xystdsz{tt}(:,:)=xystd{tt}(:,11:16);%提取区域知识流动能力指标无量纲值

end

globalxystdsz;

[xystdszrow,xystdszcol]=size(xystdsz);

[xyrow,xycol]=size(xystdsz{1});

w0=zeros(1,xycol);

fori=1:xycol

w0(1,i)=1/xycol;%优化w初始值

end

Aeq=[];beq=[];

lb=zeros(1,xycol);ub=ones(1,xycol);

options=optimt('largescale','off');

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[w,faval]=fmincon(@YHQU,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,@fun,options);

wqz2=w./sum(w);%权重归一化

fortt=1:xystdszcol

z{tt}(:,2)=xystd{tt}(:,11:16)*wqz2';%求评价值

pxald(:,tt)=px(z{tt}(:,2));%对评价值排序

end

clearw0wlbubfaval;

clearglobalxystdsz;

%-----------企业技术创新能力评价------------

fortt=1:xystdszcol

xystdsz{tt}(:,:)=xystd{tt}(:,17:28);%提取企业技术创新能力指标无量纲值

end

globalxystdsz;

[xystdszrow,xystdszcol]=size(xystdsz);

[xyrow,xycol]=size(xystdsz{1});

w0=zeros(1,xycol);

fori=1:xycol

w0(1,i)=1/xycol;%优化w初始值

end

Aeq=[];beq=[];

lb=zeros(1,xycol);ub=ones(1,xycol);

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options=optimt('largescale','off');

[w,faval]=fmincon(@YHQU,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,@fun,options);

wqz3=w./sum(w);%权重归一化

fortt=1:xystdszcol

z{tt}(:,3)=xystd{tt}(:,17:28)*wqz3';%求评价值

pxaqy(:,tt)=px(z{tt}(:,3));%对评价值排序

end

clearw0wlbubfaval;

clearglobalxystdsz;

%-----------创新环境能力评价--------------

fortt=1:xystdszcol

xystdsz{tt}(:,:)=xystd{tt}(:,29:35);%提取创新环境能力指标无量纲值

end

globalxystdsz;

[xystdszrow,xystdszcol]=size(xystdsz);

[xyrow,xycol]=size(xystdsz{1});

w0=zeros(1,xycol);

fori=1:xycol

w0(1,i)=1/xycol;%优化w初始值

end

Aeq=[];beq=[];

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lb=zeros(1,xycol);ub=ones(1,xycol);

options=optimt('largescale','off');

[w,faval]=fmincon(@YHQU,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,@fun,options);

wqz4=w./sum(w);%权重归一化

fortt=1:xystdszcol

z{tt}(:,4)=xystd{tt}(:,29:35)*wqz4';%求评价值

pxahj(:,tt)=px(z{tt}(:,4));%对评价值排序

end

clearw0wlbubfaval;

clearglobalxystdsz;

%-------------创新经济绩效能力评价--------------

fortt=1:xystdszcol

xystdsz{tt}(:,:)=xystd{tt}(:,36:42);%提取创新绩效能力指标无量纲值

end

globalxystdsz;

[xystdszrow,xystdszcol]=size(xystdsz);

[xyrow,xycol]=size(xystdsz{1});

w0=zeros(1,xycol);

fori=1:xycol

w0(1,i)=1/xycol;%优化w初始值

end

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Aeq=[];beq=[];

lb=zeros(1,xycol);ub=ones(1,xycol);

options=optimt('largescale','off');

[w,faval]=fmincon(@YHQU,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,@fun,options);

wqz5=w./sum(w);%权重归一化

fortt=1:xystdszcol

z{tt}(:,5)=xystd{tt}(:,36:42)*wqz5';%求评价值

pxajx(:,tt)=px(z{tt}(:,5));%对评价值排序

end

%--------求整体综合能力评价排序-----------------

clearw0wlbubfaval;

clearglobalxystdsz;

xystdsz=z;

globalxystdsz;

[xystdszrow,xystdszcol]=size(xystdsz);

[xyrow,xycol]=size(xystdsz{1});

w0=zeros(1,xycol);

Aeq=[];beq=[];

lb=zeros(1,xycol);ub=ones(1,xycol);

options=optimt('largescale','off');

[w,faval]=fmincon(@YHQU,w0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,@fun,options);

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wqz6=w./sum(w);%权重归一化

forkk=1:zcol

z(:,kk)=z{kk}*wqz6';%求评价值

pxazz=px(zz);%对评价值排序

end

%----------zzfxcapcity表示各项能力得分-结果-----------

fori=1:7

forj=1:5

zzfxcapcity{j}(:,i)=z{i}(:,j);

end

end

zzfxcapcity{6}(:,:)=zz;

%----------pxafxcapcity表示各项能力排序结果------------

pxafxcapcity{1}=pxacz;

pxafxcapcity{2}=pxald;

pxafxcapcity{3}=pxaqy;

pxafxcapcity{4}=pxahj;

pxafxcapcity{5}=pxajx;

pxafxcapcity{6}=pxazz;

%-------优化程序YHQU.m

functionxysum=YHQU(w,xystdsz)

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globalxystdsz

[xystdrow,xystdcol]=size(xystdsz);

[xystdrow1,xystdcol1]=size(xystdsz{1});

fori=1:xystdcol

forj=1:xystdrow1

xyvalue(j,i)=xystdsz{i}(j,:)*w';

end

end

xymean=mean(mean(xyvalue));

fori=1:xystdrow1%xystdrow1=30

forj=1:xystdcol%xystdcol=7

xyvar(i,j)=(xyvalue(i,j)-xymean).^2;

end

end

xysum=-sum(sum(xyvar));

%-------排序px..m

functionpxa=px(gyhjg)%px排序.pxa是排序结果,gyhjg是要进行排序的评价

值列向量jga=gyhjg;

[m,n]=size(jga);

forcol=1:n

fori=1:m-1

forj=i+1:m

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ifjga(i,col)

temp=jga(i,col);

jga(i,col)=jga(j,col);

jga(j,col)=temp;

end

end

end

end

forcol=1:n

fori=1:m

forj=1:m

ifgyhjg(i,col)==jga(j,col)

pxa(i,col)=j;

%comtinue

end

end

end

end

%-----约束条件fun.m

function[c,ceq]=fun(w)

ceq=w*w'-1;

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c=[];

%----------改进归一法bzycl.m----------

functionxystd=bzycl(x,y)

%bzycl改进的归一方法,是本系统默认采用的对指标值进行标准化处理的方

法,

%x是逆向指标值矩阵,通过xmax+xmin-x转化为正向指标；y是正向指标值

矩阵；%如果存在负数指标值通过xy-min(xy)进行转化；最后利用列和归一化处

理,考虑待评价数m很大时,xystd值很小,所以乘以m.

%xystd是标准化处理后的指标值

[yrow,ycol]=size(y);

[m1,n1]=size(x{1});%m1表示x的行数,n1表示x的列数,逆向指标个数

[m2,n2]=size(y{1});%n2表示正向指标个数

n=n1+n2;%n表示指标数

ifn1>0

m=m1;%表示待评价对象数

elifn2>0

m=m2;

end

end

fort=1:ycol

ifn2>0

xy{t}(:,1:n2)=y{t};

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end

ifn1>0

xmin=min(x{t});

xmax=max(x{t});

fori=1:n1

forj=1:m

xy{t}(j,n2+1:n1+n2)=xmax(i)+xmin(i)-x{t}(j,i);%对逆向指标进行处理；end

end

end

xyflag=all(xy{t}>=zeros(m,n));%判断是否存在xy(j,i)<0

xymin=min(xy{t});

fori=1:n

ifxyflag(i)==0

forj=1:m

xy{t}(j,i)=xy{t}(j,i)-xymin(i);%对xy(j,i)<0的指标进行平移处理,使所有指标非负

end

end

end

xysum{t}=sum(xy{t});%列求和

xystd{t}=xy{t}./xysum{t}(ones(m,1),:);%进行列和等于11归一化处理

xystd{t}=m*xystd{t};%避免由于待评价对象m很大时,xystd值很小,所以乘以

mend