对由多个（或所有）标准的备选方案的不准确、模糊、不确定性和随机性引起的决策矩阵元素的变化执行积分指数和备选方案的排名。 统计方法。

通过对包含53种组分、325个可逆基元反应的甲烷燃烧反应机理(GRl-Mech 3.0)的简化结果与原机理动力学计算结果的比较，证明最优简化法取得了良好的效果．同时，结合敏感性分析法深入揭示了甲烷燃烧过程中甲烷和氮氧化的化学过程．

1. sobol敏感性分析 python实现方法。 代码目的是通过sobol敏感性分析方法评估机器学习模型中不同因素的影响大小。 结果分为一阶敏感性，二阶敏感性和总阶敏感性三种。 2. 实例详细讲解，包括（数据+代码+注释） 3. 可自定义图的标签、字体大小等设置 4. python代码，可直接运行。环境：python==3.6.5，tensorflow==1.9.0 5. RF.model为训练结束后保存的RF模型。用户可自定义替换 6. 结果图中为样本数是128，256，512，1024和2048五种情况下的结果。一般而言，样本数越多，结果越准确。 7. 若有疑问，可通过2900045856@qq.com或关注CSDN博主allein_STR后咨询或购买（备注“CSDN资源”）。

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OpenCossan是一个基于Matlab的不确定性量化和管理工具箱。 OpenCossan is a Matlab-based toolbox for uncertainty quantification and management. 实现的框架包括第三方软件集成（如ANSYS）、高效的数值算法（如线性采样）和用于高性能计算的并行化。

混音 0.0.10 R包，用于基于参考的多重插补，可对带有方案偏差的纵向试验进行敏感性分析 我们已经将Stata程序mimix的功能移植到R中，并添加了一些额外的功能，包括因果模型的选项以及Delta调整。 mimix的目的如本文所述 Suzie Cro，Tim P.Morris，Michael G.Kenward和James R.Carpenter的协议偏差通过纵向插补进行多重插补进行基于参考的敏感性分析 并（在Stata中）键入“ ssc install mimix”以安装代码，并键入“ help mimix”以阅读帮助文档 可用于敏感性分析的5种方法（加上因果关系）是 方法 选项cmd 需要参考组 随机臂 MAR ñ 跳转到参考 J2R ÿ 复制参考中的增量 CIR ÿ 复制参考 CR ÿ 最后均值结转 LMCF ñ 因果关系 因果关系 ÿ 有关因果模型的

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