matlab中基于证据推理做多属性决策的代码

基于证据推理的多属性决策可以使用D-S证据理论来实现。以下是一个示例MATLAB代码：

% 定义属性权重
weights = [0.2 0.3 0.5];

% 定义属性值
A = [1 2 3; 0.4 0.3 0.3; 0.1 0.3 0.6];
B = [3 2 1; 0.6 0.3 0.1; 0.2 0.3 0.5];
C = [2 1 3; 0.5 0.2 0.3; 0.2 0.3 0.5];

% 计算证据权重
evidence_weights = DSEvidWeights({A,B,C});

% 计算属性证据
A_evidence = DSEvidence(A, evidence_weights);
B_evidence = DSEvidence(B, evidence_weights);
C_evidence = DSEvidence(C, evidence_weights);

% 计算属性组证据
attributes = {A_evidence,B_evidence,C_evidence};
group_evidence = DSCombine(attributes, 'prob_sum');

% 计算决策结果
decision = DSDecode(group_evidence);

% 显示决策结果
fprintf('The decision is %s.\n', decision);

在此代码中，我们首先定义了属性权重，然后定义了三个属性的值。接下来，我们使用`DSEvidWeights`函数计算证据权重，使用`DSEvidence`函数计算属性证据。然后，我们将属性证据组合成属性组证据，并使用`DSDecode`函数计算决策结果。最后，我们显示了决策结果。

请注意，此代码仅为示例，您需要根据您的具体情况进行调整。