matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

不确定权重的代码实现

Code implementation of uncertain weights

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

分享兴趣,传播快乐,

增长见闻,留下美好!

亲爱的您,这里是LearningYard学苑。

今天小编为大家带来的主题是

MATLAB学习——不确定权重的代码实现,

欢迎您的用心访问,

本期推文阅读时长大约5分钟,

请您耐心阅读。

Share interest, spread happiness,

Increase knowledge and leave good news!

Dear you, this is LearningYard Academy.

Today, the theme I bring to you is

MATLAB learning – triangular fuzzy numbers,

Welcome your visit with heart,

This tweet is about 5 minutes long to read.

Please read with patience.

上几周我们进行不确定权重的代码实现—熵权法的基础知识学习,今日小编带大家学习新的内容吧!

In the past few weeks, we have studied the standard method codes under different attributes. Today, Xiaobian will take you to learn new content!

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)


现建立规格为4×5,且权重完全未知、属性值为实数的决策矩阵,其中C1、C2、C3、C4 与C5均为效益型指标。

Now, a decision matrix with a size of 4×5, a completely unknown weight and a real number of attributes is established, in which C1, C2, C3, C4 and C5 are all benefit-type indicators.

C1

C2

C3

C4

C5

A1

20

70

20

50

10

A2

26

66

16

56

66

A3

14

94

14

44

24

A4

35

85

15

45

15

其代码中的展现形式如下:

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

按指标类型进行排列,效益性指标在前,成本型指标在后。找到第几列开始为成本型指标。

Arranged by index type, with the benefit index first and the cost index last. Find the first few columns to start with cost-type indicators.

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

?

1. 1决策指标归一化

那么什么是归一化?

我们来举个例子:归一化说白了就是:每个数都除以同一个数~得到的结果就是 归一化后的值至于你提的问题 怎么归一化 只需要倒回去做一下除法就可以了

例如:2.5/0.3125=8

至此,在代码中归一化的表达为:

So what is normalization?

Let's take an example: normalization is plainly: every number is divided by the same number ~ the result obtained is the normalized value. As for the question you raised, how to normalize just need to go back and do the division. Okay

For example: 2.5/0.3125=8

So far, the normalized expression in the code is:


matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

该步骤目的在于将矩阵所有数据的数值规定在区间内,标准化后的数据才能进行进一步处理。

得出结果:

The purpose of this step is to specify the values of all data in the matrix within the interval, and the standardized data can be further processed.

come to conclusion:

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

1.2 计算属性熵值

对公式进行分解,先求的值:

Decompose the formula and find the value first:

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

再把的值求出来,这里需要注意的是ln函数只需要用log()即可进行表示。然后顺便再把k的值求解。

Then find the value of , it should be noted here that the ln function only needs to be represented by log(). Then, by the way, the value of k is solved.

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

可得结果:

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

1.3 计算属性权重

有了熵值后就可按照公式求出各属性的权重:

With the entropy value, the weight of each attribute can be calculated according to the formula:

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

得到熵权法权重结果结果为:

The result of the entropy weight method weight is:

matlamatlab读取txt数据文件显示txt文本的所有内容(matlab读取txt数据文件)

今天的分享就到这里了。

如果您对今天的文章有独特的想法,

欢迎给我们留言,让我们相约明天,

祝您今天过得开心快乐!

That's it for today's sharing.

If you have a unique idea for today's article,

Welcome to leave us a message, let us meet tomorrow,

I wish you a great day today!

本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 sumchina520@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如若转载,请注明出处:https://www.sumedu.com/faq/169651.html