使用MATLAB进行对窃电数据的模糊综合评价代码

以下是使用MATLAB进行对窃电数据的模糊综合评价的示例代码：

% 导入数据
data = xlsread('stolen_power.xls');

% 计算每个属性的平均值和标准差
avg = mean(data);
std_dev = std(data);

% 设定模糊化函数
fuzz_func = @(x, a, b) max(min((x-a)/(b-a), (b-x)/(b-a)), 0);

% 设定权重
weights = [0.25 0.2 0.15 0.1 0.1 0.1 0.05 0.05];

% 计算每个属性的隶属度
for i = 1:size(data, 1)
    for j = 1:size(data, 2)
        mem_func(i,j) = fuzz_func(data(i,j), avg(j) - std_dev(j), avg(j) + std_dev(j));
    end
end

% 计算每个属性的模糊加权平均值
for i = 1:size(data, 1)
    weighted_sum = 0;
    for j = 1:size(data, 2)
        weighted_sum = weighted_sum + mem_func(i,j)*weights(j);
    end
    fuzzy_score(i) = weighted_sum;
end

% 显示模糊评分结果
disp(fuzzy_score);

该代码假设窃电数据存储在名为“stolen_power.xls”的Excel文件中，其中每行包含一个样本，每列包含一个属性。代码首先导入数据，然后计算每个属性的平均值和标准差。接下来，代码定义一个模糊化函数，该函数将每个属性值映射到0到1的隶属度范围内。然后，代码指定每个属性的权重，并使用模糊加权平均法计算每个样本的模糊评分。最后，代码显示每个样本的模糊评分结果。