评估类模型之优劣解距离法Topsis模型

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评估类模型之优劣解距离法Topsis模型

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…

数学建模（二）优劣解距离法Topsis模型部分

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…

Topsis优劣解距离法 mlx代码

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…

数学建模之优劣解距法（TOPSIS）

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…

Django模型类Meta元数据详解

转自:https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/751337 简介使用内部的class Meta 定义模型的元数据,例如: from django.db import models class Ox(models.Model): horn_length = models.IntegerField() class Meta: ordering = ["horn_length"] verbose_name_plural = "oxen&quo…

高级设计总监的设计方法论——5W1H需求分析法 KANO模型分析法

本期开始进入设计方法论的学习,大湿自己也是边学边分享,算是巩固一遍吧: 另外这些理论基本都是交叉结合来应用于工作中,我们学习理论但不要拘泥于理论的框架中,掌握后要灵活运用一点- 这些理论一部分来自于我所在设计团队分享会的内容,是总监和同事们的经验总结: 另一部分来自大湿工作开始,在各大UED团队网站.大牛设计师博客.各类设计理论书籍中的知识. 有朋友可能有疑问:你写的东西,那个XXX也写过,你这个和XX的好像啊,抄的吗… 说实话从2011年UI行业爆发增长,到如今的稳定阶段,行业已经形成了一套近…

事件驱动模型实例详解（Java篇）

或许每个软件从业者都有从学习控制台应用程序到学习可视化编程的转变过程,控制台应用程序的优点在于可以方便的练习某个语言的语法和开发习惯(如.net和java),而可视化编程的学习又可以非常方便开发出各类人机对话界面(HMI).可视化编程或许是一个初学者开始对软件感兴趣的开始,也可能是一个软件学习的里程碑点,因为我们可以使用各类软件集成开发环境(IDE)方便的在现成的界面窗口上拖放各类组件(Component),这类组件包括我们常见的按钮(Button),单选按钮(Radio Button),复选框…