正交试验极差分析流程如下图:正交试验说明正交试验是研究多因素试验的设计方法。对于多因素、多水平的实验要求,如果每个因素的每个水平都要进行试验,这样就会耗费大量的人力和时间,正交试验可以选择出具有代表性的少数试验进行试验,从而找出最优试验方案。例如进行一个三因素三水平的试验,按照全面试验的思想,就要进行=27次实验,实验次数多且重复;但是如果选择进行正交试验就只需要做9次试验,大大节省了人力物力和时
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2023-09-24 21:01:08
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# 极差分析法Java实现教程
极差分析法是一种统计方法,常用于过程控制和质量管理,它能够帮助我们识别出数据中的异常值,从而改善产品质量和过程稳定性。对于刚入行的开发者来说,掌握这一方法的实现是非常重要的。本文将为您详细介绍如何在Java中实现极差分析法。
## 实现流程
在我们开始编写代码之前,首先需要了解整个实现过程。以下是实现的流程表:
| 步骤 | 描述
前面我们介绍了测量系统,以及测量系统五类误差分别的含义,下面我们将继续分析每种误差的计算方法。本章我们分享的是测量系统五种偏差计算方法之稳定性篇。 首先,要带着大家再次回顾下稳定性的定义。稳定性:指在一段时间内,用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性,进行测量所获得的总变差,也就是说稳定性是随着时间的变化偏倚或波动宽度的变化。 稳定性就是过程随时间的变化 那么,我们就进入
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2023-11-30 15:49:40
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数学建模层次分析法1. 层次分析法的基本原理和步骤1.1 层次单排序及一致性检验1.2 层次总排序及一致性检验2. matlab代码3. 应用过程举例4. 参考资料 1. 层次分析法的基本原理和步骤层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中,面临的常常是 一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次 分析法为这类问题的决策和
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2024-01-25 16:32:53
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# 层次分析法的 Java 实现
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称 AHP)是一种多层次决策方法,常用于从多个方案中选择最优方案。在这篇文章中,我们将一起学习如何用 Java 实现这一方法。本文将通过定义流程、示范代码和图表展示,让你理解层次分析法的实现。
## 流程图
在实现层次分析法之前,了解其基本的步骤非常重要。以下是实现层次分析法的主要步骤:
文章目录前言一、层次分析法的应用场景二、层次分析法的模型建立2.1递阶层次结构的建立例12.2 构造判断矩阵2.3 层次单排序及一致性检验三、层次分析法的应用案例例2四、代码 前言层次分析法(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。即层次分析法可用于定性分析。一、层次分析法的应
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2023-10-22 08:22:53
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写在前面:层次分析法是一个很早的决策算法了,它能够处理多目标多准则的决策问题,思维方式却很简单。由于其系统性等优点,后续很多算法都有借鉴,所以这里写一写。网上关于该方法的讲解很多也很详细,所以本篇都是在前辈的基础上进行整理加工。文章尽量详细,然后加上一些我自己的理解,希望后面看到的人能够读起来更轻松,更容易接受。注意:文中说的判断矩阵,又称成对比较阵目录:1.层次分析法概论1.1 什么是层次分析法
按照V模型进行划分层次:
单元测试
模块测试又称组建测试,集成测试
系统测试
unit层的测试对象是函数或方法;
service层的测试对象是模块和接口;
UI层的主要测试对象是展示和交互
学习目的:在连续时间系统里怎么对时域进行分析(这个系统是线性时不变系统) 描述连续时间系统方法:微分方程(系统的输入与输出之间通过他们时间函数及其对时间t的各阶导数的线性组合) 系统分析的目的是什么?对给定的系统模型和输入信号求系统的输出响应。(简单来说,就是为了了解输出输入是什么样的函数关系) 系统时域分析法包括内容:1.求解微分方程2.求输出响应 此节主要介绍如何建立微分方程:
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2023-10-09 17:40:09
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01写在前面在数据分析的面试中, 你是否不止一次遇到以下的问题:DAU降低了, 怎么分析, 用户留存率下降了怎么分析订单数量下降了怎么分析像这样的问题, 如果没有科学的思维框架去梳理你的思路的话, 去回答这个问题我们就会有一种想要说很多个点, 但不知道先说哪一个点, 只会造成回答很乱, 没有条理性, 同时有可能会漏斗很多点回答这种分析的类似的问题的时候, 大多数情况下
# 层次分析法Python实现
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用于多目标决策的数学方法,它将决策问题分解成一系列层次结构,通过对各个因素进行比较和权重分配,最终得出最优决策。在实际应用中,AHP被广泛应用于项目评估、投资决策、人员选拔等领域。
本文将介绍如何使用Python实现层次分析法,通过代码示例演示AHP的具体过程。
## AHP基本原
原创
2024-06-16 04:35:50
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# Java 时域分析法实现教程
## 简介
在本教程中,我将向你介绍如何使用Java实现时域分析法。时域分析法是一种用于分析信号在时间域上的方法,可以帮助我们了解信号的时变特性。
## 流程概述
下面是实现Java时域分析法的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备信号数据 |
| 2 | 计算信号的时域特征 |
| 3 | 可视化时域特征 |
#
原创
2024-06-14 05:26:27
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文章目录【 1. 层次分析法简介 】【 2. 层次分析法原理 】【 3. 层次分析法步骤 】1. 建立层次结构模型2. 成对比较矩阵3. 一致性检验【 4. 模型求解范例 】【 5. Matlab描述 】 【 1. 层次分析法简介 】层次分析法(AHP) : 美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于上世纪70年代初,为美国国防部研究 “根据各个工业部门对国家福利贡献大小而进行电力分配” 课题时,应用网络
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2023-12-13 01:28:43
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先输入一个矩阵Aclear;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
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2024-06-12 11:04:41
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层次分析法的应用场景AHP的本质是根据人们对事物的认知特征,将感性认识进行定量化的过程。 主要有以下场景:评价、评判类的题目。例如:奥运会的评价、彩票方案的评价、城市空气质量分析等资源分配和决策类的题目。例如:方案的选择问题,旅游景点的选择、电脑的选择、学校的选择等,可以转化为评价类题目一些优化问题,特别是多目标优化问题。多目标规划借助层次分析法确定各个目标的权重,从而将多目标规划问题转化为可以求
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2023-11-02 09:27:13
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层次分析法(AHP)模型的特点就是通过搭建递阶的层次结构,把我们生活中的判断事件转化到两两比较层次上面,从而把难于定性的判断来变为可实现数据操作的重要程度方面。在实际情况下,决策者可使用层次分析法(AHP)来进行方案类问题的决策,从而来实现提高决策的可行性、有效性和可靠性,其本质是一种思维方式,把较为复杂的问题分解成为多个准则层因素,将这些因素按两两比对关系来形成递阶层次结构,通过两两比对的方法来
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2023-08-01 14:38:25
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disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=A*y(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=0.0001;i=2;k
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2020-03-01 17:51:00
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主函数部分A=input("请输入准则层矩阵:\n");%A为因素层的成对比较矩阵yizhi=YiZhiXingJianYan(A)%%判断是否是一致性矩阵,CI存放了每个矩阵的CI值weight=TeZhengZhiWeight(A)%%求出来准则层各个因素的权重 存放在weight中[n,l]=size(A);B=cell(1,n); %用来存储每个因素下的成对比较矩阵RIAll = [0,0
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2023-07-04 19:54:51
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我们在上一篇文章中给大家讲解的杜邦分析法的指标关系说明,在这篇文章中我们给大家说一下杜邦分析法的分析思路。杜邦分析法需要从营业净利率、总资产周转率、权益乘数这几个方面考虑清楚,这样我们才能够真正掌握好杜邦分析法。首先给大家说一下杜邦分析法的结构,杜邦分析采用金字塔结构,把企业净资产收益率逐级分解为多项财务指标的比值或乘积,这样有助于我们深入分析企业的经营状况。我们从营业净利率说
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2023-12-20 09:02:27
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趋势分析法又叫比较分析法,它是通过对财务报表中各类相关数字进行分析比较,尤其是将一个时期的财务报表和另一个或几个时期的财务报表相比较,以判断一个公司的财务状况和经营业绩的演变趋势及其在同行业中地位变化等情况。 应用趋势分析法的目的在于:确定引起公司财务状况和经营成果变动的主要原因;确定公司财务状况和经营成果的发展趋势对投资者是否有利;预测公司未来发展的趋势。这种
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2023-12-30 16:28:27
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