基于模糊数学的综合分析MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成模糊数学核心算法，实现模糊模式识别、模糊聚类分析和模糊综合评判功能，支持特征隶属度计算、模糊C均值聚类及多级评判模型构建，适用于数据分类与决策分析场景。

详 情 说 明

基于模糊数学的综合分析工具箱

项目介绍

本项目是一个集成了模糊数学核心算法的综合分析工具箱，实现了模糊模式识别、模糊聚类分析、模糊综合评判和模糊线性规划四大功能模块。通过标准化的接口与算法引擎，为复杂决策问题提供完整的模糊数学解决方案，适用于工程设计、数据分析、智能决策等多个领域。

功能特性

• 模糊模式识别：支持基于特征隶属度计算的样本分类，输出类别归属及置信值
• 模糊聚类分析：提供模糊C均值聚类、传递闭包法等算法，输出聚类中心与隶属度矩阵
• 模糊综合评判：支持多级评判模型与权重模糊集构建，生成评分结果与决策建议
• 模糊线性规划：可处理带模糊约束的最优化问题，输出最优解与约束满足度分析

使用方法

模糊模式识别

输入样本特征向量与类别隶属度标准库（.mat/.csv），调用对应函数即可获得识别结果。

模糊聚类分析

输入原始数据矩阵（n×m）、聚类数目k及模糊指数，运行后获取聚类中心与隶属度矩阵。

模糊综合评判

配置因素权重向量、评价等级标准及各因素实测数据，执行后得到综合评分与等级分布。

模糊线性规划

输入目标函数系数矩阵与模糊约束条件（区间或隶属函数），求解后输出最优解与极值分析。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需安装优化工具箱（用于线性规划模块）
• 内存≥4GB，支持矩阵运算与较大规模数据处理

文件说明

main.m 作为项目的主入口文件，整合了四大功能模块的调用逻辑，实现了用户交互界面、数据加载预处理、算法调度与结果可视化等核心流程，确保各模块可独立或协同运行。