使用c语言编程，对模糊判断矩阵进行一致性处理

以下是使用C语言编程，对模糊判断矩阵进行一致性处理的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_SIZE 20
#define THRESHOLD 0.1 // 一致性阈值

typedef struct {
    int n; // 矩阵维数
    double data[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 矩阵数据
} Matrix;

void print_matrix(Matrix m) {
    printf("Matrix:\n");
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        for (int j = 0; j < m.n; j++) {
            printf("%.2f ", m.data[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}

double get_consistency_ratio(Matrix m) {
    // 计算特征向量
    double lambda[MAX_SIZE], v[MAX_SIZE], w[MAX_SIZE];
    double sum1, sum2;
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        sum1 = sum2 = 0.0;
        for (int j = 0; j < m.n; j++) {
            sum1 += m.data[i][j];
            sum2 += m.data[j][i];
        }
        lambda[i] = sum2 / sum1;
    }
    // 计算最大特征值
    double max_lambda = lambda[0];
    for (int i = 1; i < m.n; i++) {
        if (lambda[i] > max_lambda) {
            max_lambda = lambda[i];
        }
    }
    // 计算一致性指标
    double ci = (max_lambda - m.n) / (m.n - 1);
    double ri;
    switch (m.n) {
        case 1: ri = 0.0; break;
        case 2: ri = 0.0; break;
        case 3: ri = 0.58; break;
        case 4: ri = 0.90; break;
        case 5: ri = 1.12; break;
        case 6: ri = 1.24; break;
        case 7: ri = 1.32; break;
        case 8: ri = 1.41; break;
        case 9: ri = 1.45; break;
        case 10: ri = 1.49; break;
        default: ri = 0.0; break;
    }
    double cr = ci / ri;
    return cr;
}

Matrix get_fuzzy_consistent_matrix(Matrix m) {
    // 计算权重向量
    double lambda[MAX_SIZE], v[MAX_SIZE], w[MAX_SIZE];
    double sum1, sum2;
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        sum1 = sum2 = 0.0;
        for (int j = 0; j < m.n; j++) {
            sum1 += m.data[i][j];
            sum2 += m.data[j][i];
        }
        lambda[i] = sum2 / sum1;
    }
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        v[i] = pow(lambda[i], 1.0 / m.n);
        sum += v[i];
    }
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        w[i] = v[i] / sum;
    }
    // 构造模糊一致矩阵
    Matrix mc;
    mc.n = m.n;
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        for (int j = 0; j < m.n; j++) {
            mc.data[i][j] = w[i] / w[j];
        }
    }
    return mc;
}

int main() {
    Matrix m;
    printf("Please input the dimension of the matrix (<= %d): ", MAX_SIZE);
    scanf("%d", &m.n);
    printf("Please input the matrix data:\n");
    for (int i = 0; i < m.n; i++) {
        for (int j = 0; j < m.n; j++) {
            scanf("%lf", &m.data[i][j]);
        }
    }
    print_matrix(m);
    double cr = get_consistency_ratio(m);
    printf("Consistency ratio = %.2f\n", cr);
    if (cr > THRESHOLD) {
        printf("The matrix is inconsistent, need to be processed.\n");
        Matrix mc = get_fuzzy_consistent_matrix(m);
        print_matrix(mc);
    } else {
        printf("The matrix is consistent.\n");
    }
    return 0;
}

该示例代码中，我们定义了一个Matrix结构体来表示矩阵，并实现了print_matrix、get_consistency_ratio、get_fuzzy_consistent_matrix三个函数。其中，print_matrix函数用于打印矩阵，get_consistency_ratio函数用于计算一致性指标，get_fuzzy_consistent_matrix函数用于计算模糊一致矩阵。

在主函数中，我们首先输入矩阵的维数和数据，然后调用print_matrix函数打印矩阵，并计算一致性指标。如果一致性指标超过了阈值，我们就需要调用get_fuzzy_consistent_matrix函数计算模糊一致矩阵，并打印结果。否则，我们就认为矩阵是一致的。

注：该示例代码中使用了最大特征值法计算特征向量，使用了最大熵法计算权重向量。这些方法在实际应用中可能不是最优的选择，读者可以根据自己的需要进行选择或改进。