% % 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

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

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

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

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

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:

一.excel公共样式类(包含数据科学计数法转为普通值) package com.thinkgem.jeesite.common.utils.excel; import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import org.apache.poi.hssf.util.HSSFColor; import org.apache.poi.hssf.util.Region; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import o

MATLAB插  值  法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 五.解答 1. 程序 (1)Lagrange插值多项式 function [C, L,L1,l]=lagran1(X,Y) %输出C为插值多项式的系数,L为插值多项式,L1为l的系数,l为小l %输入数据表X=[];Y=[];行向量 m=length(X); L=ones(m,m); for k=1: m V=1; fo

Dijkstra的双栈算术表达式求值法,即是计算算术表达式的值,如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) ). 该方法是 使用两个栈分别存储算术表达式的运算符与操作数 忽略左括号 遇到右括号时,操作数栈弹出两个操作数,运算符栈弹出一个运算符,两个操作数按运算符计算,将结果压入操作数栈 如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) )的计算流程如下: public class StackTest { public static void main(String[] args)

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.59 P分位法图像二值化  [函数名称]   P分位法图像二值化 [算法说明]   所谓P分位法图像分割,就是在知道图像中目标所占的比率Ratio时,循环不同的灰度值对图像进行 分割,并计算对应的目标所占的比率,如果该比率与Ratio的差值足够小,那么该阈值就是所求的最 佳分割阈值. /// <summary> /// P-Parameter method of image segmention. /// </summary>

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化  [函数名称] Ostu法图像二值化      WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// <summary> /// Ostu method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source imag

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化  [函数名称]   双峰法图像二值化 WriteableBitmap  PeakshistogramThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Peaks histogram method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The sou

NTC热敏电阻计算器使用方法 NTC热敏电阻计算器 V1.0 10K负温度系数热敏电阻(NTC)温度与阻值对应关系表 Rt = R(25℃)*EXP[B*(1/T - 1/(T+25))] 说明: 1.Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: 2.R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: 3.B值是热敏电阻的重要参数: 4.EXP是e的n次方: 5.这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度: NTC热敏电阻温度计算方法,Steinhart-Hart方程和B值法 NTC

原文地址: http://vbird.dic.ksu.edu.tw/linux_basic/0330regularex_2.php 基础正规表示法 既然正规表示法是处理字串的一种表示方式,那么对字节排序有影响的语系数据就会对正规表示法的结果有影响! 此外,正规表示法也需要支持工具程序来辅助才行!所以,我们这里就先介绍一个最简单的字串撷取功能的工具程序,那就是 grep 罗! 前一章已经介绍过 grep 的相关选项与参数,本章著重在较进阶的 grep 选项说明罗! 介绍完 grep 的功能之后,就

javascript数据结构与算法--高级排序算法(快速排序法,希尔排序法) 一.快速排序算法 /* * 这个函数首先检查数组的长度是否为0.如果是,那么这个数组就不需要任何排序,函数直接返回. * 否则,创建两个数组,一个用来存放比基准值小的元素,另一个用来存放比基准值大的元素. * 这里的基准值取自数组的第一个元素. * 接下来,这个函数对原始数组的元素进行遍历,根据它们与基准值的关系将它们放到合适的数组中. * 然后对于较小的数组和较大的数组分别递归调用这个函数. * 当递归结束时,再将较

匈牙利命名法.骆驼命名法.帕斯卡(pascal)命名法 C#命名规范 一.匈牙利命名法:广泛应用于象Microsoft Windows这样的环境中. Windows 编程中用到的变量(还包括宏)的命名规则匈牙利命名法,这种命名技术是由一位能干的 Microsoft 程序员查尔斯·西蒙尼(Charles Simonyi) 提出的. 匈牙利命名法通过在变量名前面加上相应的小写字母的符号标识作为前缀,标识出变量的作用域,类型等.这些符号可以多个同时使用,顺序是先m_(成员变量),再指针,再简单数据类型

#include <stdio.h> #define sum 3+4//宏定义是原封不动的使用used for test4 #include <time.h>//used for test8~9 #include <stdlib.h>//used for test8~9 void test(){//数组输出 //int a[5]={1,2,3,4,5}; printf("array output,look,please...\n"); int a[1

二分查找 基本概念 二分查找是一种算法,其输入是一个有序的元素列表.如果要查找的元素包含在列表中,二分查找返回其位置:否则返回null. 使用二分查找时,每次都排除一半的数字 对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要log2n步,而简单查找最多需要n步. 示例: 如果列表包含8个数字,你最多需要检查8个数字. 而使用二分查找时,最多需要检查log n个元素.如果列表包含8个元素,你最多需要检查3个元素,因为log 8 = 3( 23 = 8). 注意:仅当列表是有序的时候,二分查找才管用 数组