简单实用的全局敏感性分析程序，可在MATLAB中运行

探讨土地生态敏感性分析的理论与方法，基于土地生态环境“先保护后开发”的理念，提出以生态敏感性、自然条件和社会经济条件作为建设用地适宜性的主要影响要素，选取14个指标构建多因素综合评价模型，其评价体系包括基本因素层、派生因素层和指标层三个层次，并引入模糊隶属度函数改进模型算法，形成综合评价法、模糊评判法和RS／GIS相结合的区域建设用地适宜性评价方法，结果分等级显示土地生态敏感程度和建设用地适宜性程度的空间分布，根据土地生态敏感性分析结果，划定区域建设用地的生态安全格局。在方法研究的基础上，以长沙市湘江新区

目前星载信号处理平台中大量使用商用芯片，但商用芯片抗辐射能力较弱，在空间环境下常出现单粒子翻转(Single Event Upset，SEU)，从而造成系统功能紊乱，甚至中断。提出以星载信号处理平台中大量使用的SRAM型FPGA为研究对象，采用故障注入的方式研究FPGA中不同硬件资源对于SEU效应的敏感性问题。根据不同资源对SEU效应表现出不同敏感性的结论，可在SRAM型FPGA的抗SEU防护上进行有针对性的设计。

敏感性分析对于理解每个气候输入变量对蒸发蒸腾量变化的影响非常重要，而蒸发蒸腾量是水文模型，灌溉计划和水资源管理的重要元素。 这项研究调查了蒸散量对最大和最小温度，太阳辐射，风速以及最大和最小相对湿度的变化的响应。 使用1998年至2012年的8个站点的每日数据。 对于每个气候变量，进行5％到±25％的变化，以评估蒸散量对输入变量的敏感性。 结果表明，蒸散量分别对太阳辐射，最高温度和风速的变化更为敏感。

SimLab 2.2是为基于蒙特卡洛的不确定性和灵敏度分析而设计的软件。 Monte Carlo (MC)方法在这里用于伪随机数的生成，重点是来自联合概率分布的点的采样集;经常使用“样本分布”的名称。 基于mc的不确定性和敏感性分析是基于使用概率选择的模型输入执行多个模型评估，然后使用这些评估的结果来确定1)模型预测中的不确定性和2)导致这种不确定性的输入变量。一般来说，一个分析包括五个步骤。Monte Carlo 在第一步中，为每个输入变量(输入因子)选择范围和分布。这些选择将在下一步从输入因子生成样本时使用。如果分析主要是探索性的，那么相当粗略的分布假设可能就足够了。 在第二步中，根据第一步中指定的输入的分布生成点的样本。这一步的结果是一个样本元素序列。 在第三步中，向模型输入样本元素，产生一组模型输出。本质上，这些模型评估创建了一个从输入空间到结果空间的映射。这个映射是后续不确定性和敏感性分析的基础。 第四步，将模型评价的结果作为不确定度分析的基础。描述不确定性的一种方法是用一个平均值和一个方差。还提供了其他模型输出统计数据。 第五步，将模型评价的结果作为敏感性分析的基础。

盾构掘进过程中，为防止地表沉降或隆起，土仓压力的预测与控制至关重要．建立了一种基于粒子群算法优化的 BP 神经网络( PSO-BP) 的土仓压力预测模型．

基于MATLAB的欧式期权定价的敏感性分析.pdf

人们为什么认为公然不准确的新闻标题（“假新闻”）？ 我们是使用推理能力说服自己相信与我们的意识形态相符的陈述是真实的，还是通过推理使我们能够有效地将假冒伪劣与真实性区分开来，而不管政治意识形态为何？ 在这里，我们使用认知反射测验（CRT）作为参与分析推理倾向的一种量度，在两项研究（总共N = 3,446名机械土耳其工人）中测试了这些竞争帐户。 我们发现，CRT性能与假新闻的感知准确性负相关，并且与从真实新闻中辨别假新闻的能力正相关-甚至对于与个人政治意识形态相称的标题也是如此。 而且，从思想上讲一致的标题上总的分辨力实际上要好于在思想上不一致的头条。 最后，标题级分析发现CRT与相对不可信（主要是假）标题的感知准确性负相关，与相对合理（主要是真实）标题的感知准确性正相关。 相反，CRT与感知准确性之间的相关性与标题与参与者的意识形态对齐的紧密程度无关。 因此，我们得出结论，无论故事是与一个人的政治思想观念相一致还是相悖，都可以使用分析性思维来评估标题的合理性。 因此，我们的发现表明，对伪造新闻的易感性更多地是由懒惰的思维驱动，而不是由游击党本身的偏见所驱动，这一发现为反击伪造新闻开辟了潜在的途径。

基于潜狄利克雷分配的遥感影像聚类算法聚类个数敏感性分析，齐银凤，唐宏，本文概要叙述了基于狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation， 即LDA）的遥感影像聚类算法的原理和实现步骤，重点分析了遥感影像聚类算�

该代码使用两种敏感性分析方法计算增殖入侵放射治疗 (PIRT) 模型的时空敏感性（预定义目标函数相对于辐照信号的梯度）：伴随敏感性分析和有限差分法。 更多信息： K. Fujarewicz, K. Łakomiec：肿瘤生长模型的伴随敏感性分析及其在时空放疗优化中的应用，数学生物科学与工程 13(6)，2016 年，p。 1131--1142