层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称 AHP)是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家 T. L. Saaty 教授于上世纪 70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 1.层次
这块MagicBox小巧但外设丰富,盖板上的小液晶屏竟有240*240的分辨率。点亮后若是用最小字体,真有看瞎老王的不瞎之眼之势。 这种屏在某宝也是比较多的,大概就是长这样子: 我们这个820的盖板上的液晶用的就是常见的ST7789控制器,而且驱动程序也已经在资料中了,那么亮屏就是小菜一碟了
目录 一、模型介绍 二、模型总结 1、将原始矩阵正向化 2、正向化矩阵标准化 3、计算得分并归一化 三、代码详解 四、模型拓展 一、模型介绍 层次分析法的一些局限性: (1)评价的决策层不能太多,太多的话n会很大,判断矩阵和一致矩阵差异可能会很大。 (2)若决策层中指标的数据是已知的
Step 1 — 准备移植所需文件 从lvgl官网下载到的文件中,主要需要以下选中的文件或文件夹: 在自己的工程中新建文件夹,命名为lvgl,将上述选中文件全部提取至该文件夹中,完整的工程文件树如下: 其中: Bsp文件夹中的问价为ST7789的驱动文件,详情请参考ST7789驱动; lvgl/example文件夹中包含
clc,clear,close all for n = 3:200 s = 4; num = 2^n-1; for i = 1:n-2 s = mod(s^2-2,num); if s == 0 disp(n) break end end end 相关阅读资料 维基百科-卢卡斯-莱默检验法 2021年11月5日20:55:12
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层次分析法——评价类问题 层次分析法的步骤及原理 分析各因素层次关系,建立系统层次结构 层次关系用层次结构图表示,如: 层次结构图分为目标层,准则层,方案层。准则层可以有多层,每个准则层可以对应一个或多个方案层。准则的确立可以通过网络搜索获取。 判断构造矩阵,(某一层次个元
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matlab中输入判断矩阵,之后即可得到各类方法计算出的权重 disp('请输入判断矩阵A') A=input('A='); [n,n] = size(A); % % % % % % % % % % % % %方法1: 算术平均法求权重% % % % % % % % % % % % % Sum_A = sum(A); SUM_A = repmat(Sum_A,n,1); Stand_A = A ./ SUM_A; disp('算术平
语义分割网络对图像中的每个像素进行分类,从而对图像进行分割。语义分割的应用包括用于自动驾驶的道路分割和用于医疗诊断的癌细胞分割。本文展示了如何使用 MATLAB 训练语义分割网络 Deeplab v3+,实现了自动驾驶场景下的全景分割。 本例使用剑桥大学的CamVid数据集进行训练。
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opencv中SGBM算法的实现 原作者:立体视觉算法-SGBM(一)_机器视觉-CSDN博客 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, const char** argv) { Mat left = imread("E:/image/left.png", 0); Mat right = imread("E:/image/right.png",
注:二分法与黄金分割法只适用于单峰函数 二分法求 f(x)=8x^3-2x-7x+3 在区间x=[0,1] 的最小值 试探点的求法:x1=(a+b)/2-e/2 x2=(a+b)/2+e/2 其中e是一个自行设置的足够小的值 找到试探点,并求出函数值,比大小: 若f(x1)<f(x2) 则区间取[0,x
先输入一个矩阵A clear;clc disp('请输入判断矩阵A: ')% A = input('判断矩阵A=') %我这里以一个矩阵A为例,大家在用的时候可以把下面这个矩阵A换掉 A =[1 1 4 1/3 3; 1 1 4 1/3 3; 1/4 1/4 1 1/3 1/2; 3 3 3 1 3; 1/3 1/3 2 1/3 1] 计算一致性比例CR clc; CI = (Max_eig
直接输出 fprintf >> fprintf('±\n'); ± 利用char(177) disp >> disp(char(177)) ± 利用latex语法\pm (这种一般要借助画布展示)
一、概览 芯片引脚定义如下,其中GRID1~GRID8驱动共阴极数码管的COM端,但不知道为何用GRID表示,GRID一般指的是VFD显示器的栅极。SEG1~SEG16驱动数码管的各个段。 从数据手册中可以了解到TM1629A采用SPI接口,可以驱动8位16段的LED数码管,如下所示。 这里采用的是用于电梯
importdata 函数允许加载各种数据的不同格式的文件。 导入图片,举个例子,如下就h会导入显示图片: A = importdata('ngc6543a.jpg'); image(A) 导入文本: 使用文本编辑器创建一个带有列标题的称为 myfile01.txt 的空格分隔 ASCII 文件。 Day1 Day2 Day3 Day4 Day5
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前言 为了参加数学建模的比赛,懂的都懂好吧...开一个坑,一边学数学建模一边进行MATLAB的语法学习 基本常识 1.分号( ;) 在matlab中分号是换行的含义,也可以代表一段语句的结束,感觉和C的分号差不多吧,在某种程度上又和C中的逗号的作用有重叠 a = 3;
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一、简介 VQ(Vector Quantization)是一个常用的压缩技术,本文主要回顾: 1)VQ原理 2)基于VQ的说话人识别(SR,speaker recognition)技术 〇、分类问题 说话人识别其实也是一个分类问题: 说话人识别技术,主要有这几大类方法: 模板匹配方法 这类方法比较成熟,主要原理:特征提取、模板训练、匹配。
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