文章目录1. 模糊关系2. 模糊矩阵2.1 定义2.2 运算性质2.3 截矩阵2.4 模糊关系合成3. 模糊关系性质3.1 自反性、对称性、传递性3.2 模糊相似关系与等价关系3.3 对称闭包与传递闭包 1. 模糊关系定义：模糊关系 的隶属函数 ，其中 表示 具有关系 Remarks：实际上模糊关系 就是定义在一个笛卡尔积的论域 基本运算定义为：并：交：补：包含：相等：一些模糊关系有：恒
# Python基于权重矩阵计算拓扑指标
在网络科学中，拓扑指标是用于描述网络结构的一种方式，通过计算网络中节点和边的属性来揭示网络的特性。其中，权重矩阵是描述网络中节点之间关系的一种常见形式，通过权重矩阵可以计算出网络的各种拓扑指标。
## 什么是权重矩阵
权重矩阵是一个二维矩阵，其中的元素表示网络中节点之间的连接强度。在一个加权网络中，节点之间的连接并不是简单的存在或不存在，而是具有不同
原创
2024-04-26 04:09:11
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结果可能会产生误导。 当您将两个空矩阵相乘时，生成的矩阵不会立即“分配”和“初始化”，而是会推迟到您第一次使用它时(有点像惰性计算)。当索引超出范围以增长变量时，情况也是如此，在数字数组的情况下，该变量用零填充所有缺失的条目(我将在后面讨论非数字的情况)。 当然，以这种方式生长矩阵不会覆盖现有元素。因此，虽然看起来更快，但是您只是在延迟分配时间，直到您真正开始使用矩阵。 最后，您将拥有与开始时一样
矩阵乘法是种极其耗时的运算。以
为例，其中
和
都是
矩阵。根据矩阵乘法的定义，
中的每个元素需要按照如下方式计算
式(4.8)包含一个
次的循环，因此计算
的时间复杂度为
。而
共有
个元素，因此总时间
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2024-08-12 13:48:24
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Abadie and Gardeazabal (2003)提出“合成控制法”(Synthetic Control Method)，用来研究西班牙巴斯克地区(Basque country)恐怖活动的经济成本(AER，2003)。Abadie, Diamond, and Hainmueller (2010)首次证明了合成控制法的基本性质，并将其应用于研究美国加州1988年第99号控烟法(Prop
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2024-09-26 10:38:42
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说到这个博客的题目，可能觉得有点大，在测绘学领域中三维空间坐标的相似变换用得非常多。那么什么是三维坐标的相似变换呢？就是在两个三维直角坐标系中，坐标进行变换，两个坐标系之间变换需要七个参数，即三个平移分量，以及三个旋转参数和一个尺度因子。这里用到的模型采用摄影测量学中的变换模型，具体推导见摄影测量学书籍。数学模型如下：R是旋转矩阵，X0，Y0，Z0是平移量，是尺度因子，在此只考虑小角度的情况，最
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2024-04-15 14:46:23
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文章目录一、概述二、Music算法原理三、python语言实现Music算法四、Tips 一、概述 MUSIC算法是学者 Schmidt 等人 1979 年提出的, 该算法是空间谱估计理论体系中的标志性算法, 它开创了空间谱估计算法研究的新时代, 促进了特征结构类算法的兴起和发展。MUSIC 算法的基本思想是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解, 得到与信号分量相对应的信号子空间和与信
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2024-09-10 22:54:38
106阅读
tf.nn.embedding_lookup_sparse(
params,
sp_ids,
sp_weights,
partition_strategy='mod',
name=None,
combiner=None,
max_norm=None
) 主要的作用是接收一个稀疏矩阵，返回一个embedding，这个embedding是在p
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2024-04-03 15:20:36
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1.基本矩阵F:根据两帧间匹配的像素点对儿计算 2.本质矩阵E:通过归一化坐标对进行计算。 因为R,t共有6个自由度，又因为单目尺度等价性，所以实际上E矩阵共有5个自由度。因此至少需要5个点对来求解。十四讲中说因为E矩阵的内在性质是一种非线性，求解起来十分麻烦。这句话怎么理解呢？其实意思应该是说把E矩阵用5个变量来表示是比较困难的，他们之间是一个非线性的表示形式（E=）因此也就很难利用五对儿归一化
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2024-09-03 10:05:43
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1.Desktop连接Linux上Server服务 报错如下图： 三步走： 1.首先保证Window和Linux系统在同一个网段内。 2.在Linux上创建一个和window上登录一样的用户。（Window用administrator登录并且打开Desktop，这样就要在Linux系统上创建一个administrator用户）。 3.在Manager中创建window一样的账户，如下图：1.关于登
# Python Topsis计算指标权重的探索
## 引言
在多属性决策分析中，如何合理地评价和选择多个备选方案是一个十分重要且复杂的问题。TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 是一种常用的方法，这种方法通过计算各方案与理想解和负理想解之间的距离来进行排序。Topsis 方法的一个关键步
原创
2024-09-28 03:44:02
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模糊推理是采用模糊逻辑由给定的输入到输出的映射过程。模糊推理包括五个方面： 1）输入变量模糊化，即把确定的输入转化为由隶属度描述的模糊集。2）在模糊规则的前件中引用模糊算子（与、或、非）。3）根据模糊蕴含运算由前提推断结论。4）合成每一个规则的结论部分，得出总的结论。5）反模糊化，即把输出的模糊量转化为确定的输出。 输入变量模糊化，输入变量是输入变量论域内的某一个确定的树，输入变量经模
什么是网站权重？权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。网站权重概括得说：就是网站与网站在搜索引擎眼中的分级制“待遇”表现。还有一个想法是综合搜索引擎算法中所有有利因素所带来的“数值效果”被搜索引擎所认可。就是搜索引擎对站点权威的判断。 如果权重高的网站以链接的方式指向你，就是对你网站的肯定，不然权重高的网站为什么会给你链接呢? 搜索引擎就参照
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2024-05-21 08:56:06
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由于对数据要求少，且容易计算，熵值法一直是备受欢迎的权重计算方法。今天的文章，将带大家一起梳理熵值法计算权重的步骤以及如何应用到综合评价研究中。 一、研究背景研究案例是利用熵值法来对各企业的财务状况进行综合评价分析。选取了7个财务指标，分别是固定资产产值率、固定资产利税率、资金利润率、资产利税率、流动资金周转天数、销售收入利润率、全员劳动生产率。 二、操作步骤1. 数据标准化首
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2024-05-05 15:55:11
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一、什么是偏差和方差 偏差（Bias）：结果偏离目标位置；方差（Variance）：数据的分布状态，数据分布越集中方差越低，越分散方差越高； 在机器学习中，实际要训练模型用来解决一个问题，问题本身可以理解为靶心，而模型就是子弹，则子弹呈现在靶子上弹孔位置就可能出现偏差和方差的情况，也就是说训练出的模型可能犯偏差和方差两种错误； 二、 模型误差 模型误差
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2024-05-03 12:13:02
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1.算法描述T-S模糊模型是复杂非线性系统模糊建模中的一种典型的模糊动态模型，由Takagi 和Sugeno 于1985 年提出，其主要特点：前提部依据系统输入、输出间是否存在局部线性关系来进行划分，结论部由多项式线性方程来表达，从而构成各条规则间的线性组合，使非线性系统的全局输出具有良好的线性描述特性。模糊逻辑的设计不依赖被控对象的模型，但却非常依赖专家经验和知识。模糊逻辑的优点：能将人的控制经
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2024-04-22 10:34:25
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指标赋权与综合评价方法一、主观赋权1、AHP层次分析法二、客观赋权1、主成分分析2、熵权法三、组合赋权法四、综合评价1、Topsis2、数据包络法五、GRA灰色关联度分析 一、主观赋权1、AHP层次分析法（1）模型简介 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理
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2024-03-20 20:11:09
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在数据分析过程中，某一分析结果可能不能通过数据直观的看出，而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中，经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例，也就是权重。确定权重的方法有多种，这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。（本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》）什么是目标优化矩阵表？目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机的1/
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2023-10-19 23:12:06
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概念常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序
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2024-05-10 16:12:31
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矩阵间的关系有三种：等价，相似，合同，前者依次包含后者。一、定义：~B。 矩阵相似：对于任意矩阵A，如果存在可逆矩阵P，使得inv(P)AP=B，则说A与B相似，记为A~B。 矩阵合同：对于任意矩阵A，如果存在可逆矩阵P，使得Transpose(P)AP=B，则说A与B合同。二、性质： &n
