基于Matlab的泰勒图绘制指南：自定义点大小和颜色，多种配色可选，整合相关系数、中心均方根误差和标准差评价模型性能,泰勒图 Matlab代码 案例详细提供2套泰勒图画法：原始数据的泰勒图与对数据标准化后的泰勒图 笔者对此泰勒图代码进行了详细的注释，可实现点的大小和颜色的自定义设置，提供多种配色，可根据爱好自行设置喜欢的款式 ----------------------------- 泰勒图本质上是巧妙的将模型的相关系数（correlation coefficient）、中心均方根误差（centered root-mean-square）和标准差（standard Deviation）三个评价指标整合在一张极坐标图上，其基于的便是三者之间构成的余弦关系。 ,泰勒图;Matlab代码;原始数据;数据标准化;配色;极坐标图;评价指标;余弦关系,基于Matlab的泰勒图绘制教程：原始与标准化数据的对比分析

内容概要：本文围绕智能评阅算法的效果展开综合评价，背景为中国将人工智能确立为核心发展领域，特别是在教育考试的人才选拔方面，提出了智能评阅系统的创新模式。文章详细介绍了某实验室采用“一人工+双AI”协同机制进行评分的研究成果，即通过两种智能算法背对背评分并与人工评分交叉验证，以确保评分质量和效率。基于附件提供的具体数据，要求建立数学模型来分析不同评阅方式的数据分布特点，构建智能评阅算法的评价指标体系并设计综合评价模型，同时针对不同学科维度展开评阅效果的对比分析。最后，根据给定的误差阈值等条件，设计并评估了两类人工智能算法的应用方案。; 适合人群：对教育信息化、智能评分系统感兴趣的教育工作者、研究人员以及相关领域的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标：①理解智能评阅系统的最新进展及其在教育领域的应用；②掌握如何基于实际数据构建评价模型和指标体系；③学习如何设计并评估智能评阅算法的具体实施方案。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了具体的数据集（附件1、2、3），便于读者进行实证研究和模型测试。建议读者在学习过程中结合附件数据进行实践操作，以加深对智能评阅算法的理解。

文件包括美赛常用数据网站、模型的分析与检验部分写作内容及例题讲解、简要列出美赛常用十大模型及30种算法、针对评价类问题的层次分析法和TOPSIS模型进行原理概括（包含计算公式）、步骤讲解、模型实现、例题解析及模型拓展。 数学建模中，评价类模型是一类比较基础的数学模型之一，往往是对应生活中的一些实际问题。最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法等。

基于AHP-TOPSIS的大学生就业力指标评价模型，刘梦媛，刘威，为了顺应时代的发展潮流，提高大学生的就业力水平，本文通过对相关数据以及文献的整理，筛选出了基本情况、专业能力、工作能力、

围绕游客的反馈，分析古镇旅游项目存在的问题及游客的态度。选取了5个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇、西塘古镇作为参考。利用大量的评论进行文本挖掘、统计词频，分析热门话题。再运用情感分析得到评分，进而分析游客的好感度及可能影响评价的因素。最后，结合因子分析建立综合模糊评分模型，以计算古镇旅游的最终得分。研究结果可作为参考，以此优化改善古镇旅游体验，保护历史文明遗址。

1、 实现了隶属度计算 2、将熵权法与层次分析法相结合 3、层次分析法分别实现了特征根法、算术平均法、开根法

针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价，基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题，机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段，但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低，为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先，针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题，提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法，分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限，生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样，增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度；然后，训练平衡后的样本数据，建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型，考虑到各子模型重要度的一致性，提出采用硬投票方式集成所有子模型，得到与D5000系统各子模块对应的评价模型；最后，根据该系统指标层级关系，在评价过程中采用并、串行结合的计算方式，构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明，与现有同类典型方法相比，所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79

基于物联网的文物保存环境监测系统与评价模型，王锡宁，王跃飞，目前文物保存环境监测主要依靠人工巡视和视频监控的方式，存在着野外网络布线困难、耗费大量人力资源、无保护环境安全评估等弊端

影响高校计算机课程实验教学质量评价的因素较多,而且大多数因素是模糊的。利用二级二层次模糊综合评判方法构造了一种能客观评价高校计算机课程实验教学质量的综合评价模型。试验表明,该模型能很好地反映高校计算机课程实验教学质量的评价效果。

为了准确评价有向无标度网络中节点的重要度大小，从而更好地实施保护策略，提高网络抗毁性。考虑网络发生级联失效前后，节点负载量和网络连通性的变化情况，提出一种基于级联失效的有向无标度网络节点重要度评价模型。首先建立有向网络级联失效模型，推导出节点失效前承担的负载量，然后结合节点负载与其在数据传输过程中的位置因素，构建节点重要度评价模型。实验结果表明，在网络遭受选择性攻击时，采用该模型测得的关键节点失效后，分离生成子图数量和网络稳健性的变化趋势更明显，为具体应用提供实验数据。