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模糊综合评价法和熵权法结合的python代码

时间: 2024-12-28 18:21:14 浏览: 8

### Python代码示例结合模糊综合评价法和熵权法为了实现模糊综合评价法(FCE) 和熵权法(EWM)，可以按照如下方式编写Python程序： #### 导入所需库 ```python import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ``` #### 数据预处理函数定义数据标准化过程，这是应用两种方法前的重要步骤。 ```python def preprocess_data(data): scaler = MinMaxScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(data) return normalized_data ``` #### 计算熵值权重此部分实现了基于给定矩阵计算各指标的熵值权重的方法[^1]。 ```python def calculate_entropy_weight(matrix): p = matrix / matrix.sum(axis=0) e_j = -(p * np.log(p)).sum(axis=0) / np.log(len(matrix)) d_j = 1 - e_j weights = d_j / d_j.sum() return weights ``` #### 构建判断矩阵并求解单层模糊综合评价模型这部分用于构建评估对象之间的关系矩阵，并通过加权平均得到最终得分向量。 ```python def fuzzy_comprehensive_evaluation(weight_vector, decision_matrix): result_vector = np.dot(decision_matrix.T, weight_vector) return result_vector ``` #### 主流程控制逻辑将上述各个模块组合起来形成完整的解决方案框架。 ```python if __name__ == "__main__": raw_data = np.array([[...], [...]]) # 输入原始数据集 processed_data = preprocess_data(raw_data) ewm_weights = calculate_entropy_weight(processed_data) fce_result = fuzzy_comprehensive_evaluation(ewm_weights, processed_data) print(f"Fuzzy Comprehensive Evaluation Results: {fce_result}") ```

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