请参考https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/98188769 mlx代码 topsis 优劣解距离法 参数说明: 分数.获奖次数.价值等 属于极大型指标(效益型) 不及格次数.被批评次数.成本等 属于极小型指标(成本型) clc;clear; judge1 = [89 60 74 99]'; % 分数 judge2 = [89 60 74 99; 2 0 1 3]'; % 分数 和 被批评次数 算法核心: 一个指标的情况: (排序不就…

步骤: (一)统一指标类型:指标正向化(转化为极大型)(论文) 越大越好极大型指标,效益型指标 越小越好极小型指标,成本型指标 max-x,max=max{xi} 落在某个区间[a,b]是最好的,区间型指标 M=max{a-min{xi},max{xi}-b} 1-(a-xi)/M       xi<a 1                    a<xi<b 1-(xi-b)/M       b<xi 靠近某个值xbest是最好的,中间型指标 M=max{|xi-xbest|} 1…

定义: TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距. 层次分析法的局限性: 问题和解决方案: 所以最终评分公式为: 指标正向化,得到正向化矩阵: 正向化矩阵标准化,消除量纲: 计算得分并归一化: 步骤: 统一指标类型为极大型指标 常见四种指标: 极大型(效益型)指标 极小型(成本型)指标 中间型指标(接近某个值) 区间型指标(落在某个区间) 对指标的值进行标准化处理,消去不同指标量纲 不同指标可能有不同的权重,权重的求法用层次分析法…

优劣解距法简称TOPSIS,是一种综合评价方法,利用原始数据反映各评价方案之间的差距 优劣解距法的步骤通常为: 先将原始数据针具做正向化处理,得到正向化矩阵 再对正向化矩阵标准化处理以消除各指标纲量的影响 在有限方案中找到最优方案和最劣方案,计算各评价对象与最优最劣方案间的距离 例如:请依据以下四位同学的成绩评价每一位同学的评分   姓名 成绩 小明 88 小王 60 小张 74 小高 99 明显的做法是:按照成绩依次从高到低排序,得到以下表格: 姓名 成绩 名次 小明 88 2 小王 60 4…

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015…

转: SENet详解及Keras复现代码 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet 1.通道间的特征关系 近些年来,卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破.而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体.卷积神经网络由一系列卷积层.非线性层和下采样层构成,这…

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I…

距离上次写完哈夫曼编码已经过去一周了,这一周都在写huffman压缩解压,哎,在很多小错误上浪费了很多时间调bug.其实这个程序的最关键部分不是我自己想的,而是借鉴了某位园友的代码,但是,无论如何,自己也是思考,学习,调试了很久,慢慢地清除了一个一个bug.一周的课后时间都花在这上面了,也算有了一点心得吧.下面一一说来吧-- 这个程序有两个最关键的点,一个是上次写的哈夫曼编码,那个是基础,另外一个就是位操作,这个是最关键的,具体来讲位操作就是如何把一个01字符串变成内存中实际存放的0和1, 下面…

% % X 数据矩阵 % % n 数据矩阵行数即评价对象数目 % % m 数据矩阵列数即经济指标数目 % % B 乘以熵权的数据矩阵 % % Dist_max D+ 与最大值的距离向量 % % Dist_min D- 与最小值的距离向量 % % e 熵值列表 % % d 信息熵冗余度 % % w 权值表 % % stand_S 归一化矩阵 % % sorted_S 按照降序排列的数据矩阵 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X clear;clc load jingjizhibi…

Firebug是网页开发的利器,能够极大地提升工作效率. 但是,它不太容易上手.我曾经翻译过一篇<Firebug入门指南>,介绍了一些基本用法.今天,继续介绍它的高级用法. =================================== Firebug控制台详解 作者:阮一峰出处:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/03/firebug_console_tutorial.html 控制台(Console)是Firebug的第一个面板,也是最重要的面板…

http://www.cnblogs.com/see7di/archive/2011/11/21/2257442.html Firebug是网页开发的利器,能够极大地提升工作效率. 但是,它不太容易上手.我曾经翻译过一篇<Firebug入门指南>,介绍了一些基本用法.今天,继续介绍它的高级用法. =================================== Firebug控制台详解 作者:阮一峰出处:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/03/fir…

一.五种模式详解 1.简单模式(Queue模式) 当生产端发送消息到交换机,交换机根据消息属性发送到队列,消费者监听绑定队列实现消息的接收和消费逻辑编写.简单模式下,强调的一个队列queue只被一个消费者监听消费. 1.1 结构 生产者:生成消息,发送到交换机 交换机:根据消息属性,将消息发送给队列 消费者:监听这个队列,发现消息后,获取消息执行消费逻辑 1.2应用场景 常见的应用场景就是一发,一接的结构 例如: 手机短信 邮件单发 2.争抢模式(Work模式) 强调的也是后端队列与消费者绑定的…

我在两个月以前没有接触过html,css,jquery,javascript.今天我却在这里分享一篇技术贴,可能在技术大牛面前我的文章漏洞百出,也请斧正. 可以看出来,无论是div+css布局还是jquery其实真的很简单,只要不停的练习就会有很大进步.每天150行代码,会帮助我们走的更远.对于编程对于脚本语言,我们这样的学生娃没有和比人一样初中,高中就开始研究,要想走在时代的前沿需要怎样的努力和毅力,是我们一类人需要思考的方向. 下面解释下焦点图,焦点图使用范围非常广,banner和anima…

实验平台:win7,VS2010 先上结果截图: 文章最后附有生成该图的程序. 1. 刚体模拟原理 Bullet作为一个物理引擎,其任务就是刚体模拟(还有可变形体模拟).刚体模拟,就是要计算预测物体的运动,举个例子,我抛一块砖头,砖头砸在地上翻了几圈最后停下来,刚体模拟就是要用计算机把这一切虚拟化(给定砖头形状质量等属性及砖头初始运动状态,还要给定地面的信息,预测砖头未来任意时刻状态). 刚体模拟的主要理论基础是牛顿力学(高中物理水平).可以想见,如果刚体之间没有碰撞,刚体模拟很简单,就是自由落…

#定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算 """计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict 格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}""" distance = 0 commonRatings =…

一.概述 代理模式是Java常用的设计模式之一,实现代理模式要求代理类和委托类(被代理的类)具有相同的方法(提供相同的服务),代理类对象自身并不实现真正的核心逻辑,而是通过调用委托类对象的相关方法来处理核心逻辑,而代理类对象主要负责为委托类对象过滤消息.预处理消息.转发消息给委托类.事后处理消息等等.通常代理类会与委托类存在关联关系. 按照代理的创建时期,代理可分为:静态代理和动态代理.静态代理由开发者手动创建,在程序运行前,已经存在:而动态代理不需要手动创建,它是在程序运行时动态的创建代理类.…

上一篇,我们介绍了Log2Net的需求和整体框架,我们接下来介绍我们是如何用代码实现Log2Net组件的功能的. 一.整体介绍 Log2Net组件本身是一个Dll,供其他系统调用. 本部分由以下几部分组成: 日志平台实体定义: 工具方法定义,包括ComUtil(例如缓存帮助类.序列化帮助类.消息队列帮助类等)和DBUtil(例如Sql server帮助类.Oracle帮助类.MySql帮助类.EF帮助类等): 日志信息获取类(例如如获取客户端.服务器端信息,写日志数据到消息队列等): .NetC…

本文提纲: 为什么我们写的代码都是if-else?这样的代码有什么缺点?是否有优化的方法?如何重构?异常逻辑处理型重构方法状态处理型重构方法为什么我们写的代码都是if-else?程序员想必都经历过这样的场景:刚开始自己写的代码很简洁,逻辑清晰,函数精简,没有一个if-else, 可随着代码逻辑不断完善和业务的瞬息万变:比如需要对入参进行类型和值进行判断:这里要判断下对象是否为null:不同类型执行不同的流程. 落地到具体实现只能不停地加if-else来处理,渐渐地,代码变得越来越庞大,函数越来越…

本文介绍了STM32基于标准外设库的外部中断配置,以及基于参考手册如何更加寄存器配置外部中断 文章目录 1 前言 2 STM32的外部中断 3 中断服务函数的映射关系 4 外部中断的配置 5 寄存器的操作 5.1 硬件中断选择 5.2 硬件事件选择 5.3 软件中断/事件的选择 6 总结 1 前言 打算写一下中断,又忍不住想说一下中断的概念,去书上翻一翻,或者自己在搜索引擎上搜一下,都可以找到一大堆,包括本文写的这个外部中断也不例外.如果要写光是中断就可以单独写一篇了,所以本文直入主题,对于ST…

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text; namespace ConsoleApplication6{ class Program { static void Main(string[] args) { int[] num = new int[] { 19, 12, 34, 45, 65, 12, 33, 432 }; for (int i = 0; i < num.Len…

1. jQuery load() 方法 jQuery load() 方法是简单但强大的 AJAX 方法. load() 方法从服务器加载数据,并把返回的数据放入被选元素中. 语法: $(selector).load(URL,data,callback); 必需的 URL 参数规定您希望加载的 URL. 可选的 data 参数规定与请求一同发送的查询字符串键/值对集合.//这个就是往服务器传数据的 可选的 callback 参数是 load() 方法完成后所执行的函数名称.// 下面的例子把 "d…

如果已经把最新的log更新了,那就多等一会,反之,很快就广播AppendEntries(也就是心跳消息) func (rf *Raft) LeaderState() { time.Sleep(10 * time.Millisecond) if rf.LastApplied == rf.CommitIndex { time.Sleep(25 * time.Millisecond) } go rf.BroadcastAppendEntriesRPC()}…

转载自: http://www.cnblogs.com/xishuai/p/3590705.html   http://www.cnblogs.com/shanyou/p/3662482.html…

] { , , , , , , , , , , , , , , , , , , , }; , i; string j, k; , ); ) { k = String.Format("未找到{0}", x); } else { ; i < ; i++) { ) { j = String.Format(); break; } } } find方法如下: int find(int[] a, int x, int n, int m) { int i; ; i = (n + m) / ;…

主要运用双层for循环嵌套,进行冒泡排序 public class BubbleSortTest { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[]{-12,3,2,34,5,8,1}; //冒泡排序 for(int i = 0;i < arr.length-1;i++){ for(int j = 0;j <arr.length-1-i;j++){ if(arr[j] >arr[j+1]){ int temp…

分别把前四个函数存成m文件,再运行最后一个. swap.m function [ newpath , position ] = swap( oldpath , number ) % 对 oldpath 进 行 互 换 操 作 % number 为 产 生 的 新 路 径 的 个 数 % position 为 对 应 newpath 互 换 的 位 置 m = length( oldpath ) ; % 城 市 的 个 数 newpath = zeros( number , m ) ; posit…

title: TOPSIS算法 date: 2020-02-24 11:18:06 categories: 数学建模 tags: [评价模型, MATLAB] mathjax: true 定义 ​ C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution),可翻译为逼近理 想解排序法,国内常简称为优劣解距离法. ​ TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法…

题意 询问有多少个数位为 \(n\) 的形如 \(11223333444589\) 的数位值不下降的数字在\(\mod p\) 的意义下同余 \(0\). $n\leq 10^{18} ,p\leq 500 $ . 分析 考虑普通的状态,矩乘和考虑每种数字选择什么都没法做,要另辟蹊径. 发现这样的数字都可以拆分成1~9个形如 \(111111\) 的形式,记为 \(\rm gg\). 考虑算出所有此类数字在\(\mod p\) 意义下余数为 \(x\) 的有多少个. 状态呼之欲出: \(f_{i…

多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估…

大家好!这是我的第一篇博客,由于之前没有撰写博客的经验,并且也是初入计算机和人工智能领域,可能有些表述或者理解不当,还请大家多多指教. 一.撰写目的 由于这个学期在上算法与数据结构课程的时候,其中一个大作业是用C语言和深度优先(DFS)的 IDA*(基于迭代加深的A*算法)实现快速寻求15Puzzle(4乘4迷题)的解法的工具,同时尽可能地加入优化使得算法尽可能快速.简练.我发现网上很少有关于利用IDA*去解决15乃至24Puzzle的介绍,于是我就想跟大家分享一下自己的学习经验和解决方法,文章…