MATLAB模糊综合评判与Kriging插值集成工具箱发布

资 源 简 介

本工具箱提供完整的模糊综合评判算法与Kriging空间插值方法的MATLAB实现，可用于样本数据分析和空间数据精细化映射。通过集成定性评判与空间插值，适用于环境监测、资源评估等领域的决策支持。

详 情 说 明

MATLAB模糊综合评判与Kriging插值集成工具箱

项目介绍

本项目提供了一套经过完整测试的模糊综合评判算法与Kriging空间插值方法的MATLAB集成工具箱。该工具箱能够对输入的样本数据与评判指标进行综合分析，通过模糊逻辑得出定性评估结果，并结合Kriging插值技术实现空间数据的精细化预测，最终生成多维可视化图形展示综合评价分布。

功能特性

• 双算法集成：无缝融合模糊综合评判与Kriging空间插值两大核心技术
• 高度可定制：支持自定义模糊规则库、隶属度函数参数和变差函数模型
• 多维可视化：提供交互式三维图形展示，支持曲面/体数据渲染
• 误差分析：自动生成插值精度评估报告，包含多种统计指标
• 灵活输入：兼容二维/三维空间坐标数据，适应不同维度应用场景

使用方法

基本工作流程：

1. 准备输入数据：样本坐标矩阵、观测值向量、评价指标矩阵
2. 配置算法参数：设置隶属度函数类型和Kriging插值参数
3. 执行主程序：运行综合评判与插值计算
4. 查看输出结果：分析评价值、插值数据和可视化图形

参数配置示例：

% 设置模糊评判参数 fuzzyParams.type = 'triangular'; % 三角隶属度函数 fuzzyParams.rules = customRuleBase; % 自定义规则库

% 设置Kriging插值参数 krigingParams.variogram = 'spherical'; % 球状变差函数 krigingParams.nugget = 0.1; % 块金值 krigingParams.sill = 1.5; % 基台值

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程。具体包含模糊综合评判算法的执行、Kriging插值计算的过程控制、空间误差分析的计算逻辑以及多种可视化图形的生成功能。该文件通过模块化设计将各算法组件有机整合，为用户提供一站式的综合评价与空间预测解决方案。