ANP网络分析方法使用Matlab编写的代码。-ITADN社区

基于MATLAB的ANP网络分析法实现代码

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本项目提供了一套基于MATLAB平台的ANP（析取网络过程）算法实现代码。通过该工具包，用户可以便捷地构建、评估和应用复杂决策问题中的ANP模型。在MATLAB中实现ANP（Analytic Network Process）网络分析方法时，需要对参数进行调整以适应具体的分析需求。

MATLAB 中的 ANP 网络分析源程序

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本段代码提供了在MATLAB环境中进行ANP（析合网络过程）建模与分析的功能，适用于复杂决策问题的研究与解决。学习网络分析方法的好资料有助于建模，但在实际应用中需要根据具体情况调整参数。

SUPER DECISIONS软件+ANP网络分析法应用+序列号

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本简介介绍如何运用SUPER DECISIONS软件结合ANP（网络分析过程）方法进行复杂决策，并提供必要的序列号激活软件。 Super Decision - 适用于网络分析法（ANP）。您的个人序列号为：A36E-78CXE-V97A。该密钥的到期日期是2021年10月。

DEMATEL-ANP方法的代码.zip

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本资源提供了一个结合DEMATEL和ANP方法的MATLAB代码包，用于复杂决策问题中因素间关系分析与权重确定。决策制定试验和评估实验室（DEMATEL）与网络分析流程（ANP）相结合的综合评估模型已开发完成，并且全部代码已经打包，包括了Matlab和Python版本。

用MATLAB编写BP神经网络的代码

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本教程详细介绍如何使用MATLAB语言编写和实现一个基于BP算法的神经网络程序，适用于初学者入门学习。用MATLAB代码实现的BP神经网络拟合了一个曲线。项目包含两个文件，运行BP文件即可看到结果。

MATLAB 中 ANP 方法的实现

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本篇文章介绍了在MATLAB环境中实现ANP（析合网络过程）方法的技术细节与应用步骤，为研究者提供了一个强大的决策分析工具。本段落介绍了一种名为ANP（Analytic Network Process）的方法，并提供了其在Matlab中的实现细节。ANP是一种用于处理复杂决策问题的多准则决策分析方法。文章首先概述了ANP的基本概念与原理，随后详细阐述了如何在Matlab中实施这一过程。最后通过一个实例展示了ANP方法在实际应用中的效果。对于需要进行多准则决策分析的研究人员和工程师而言，本段落的内容具有一定的参考价值。

使用MATLAB编写遗传算法代码（免费分享）

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本资源提供了一个详细的教程和示例代码，用于在MATLAB环境中实现遗传算法。适合初学者学习和实践，无偿共享给需要的朋友参考与应用。本段落简要介绍了遗传算法的基本原理，并探讨了如何在MATLAB环境中实现遗传算法的各种算子的编程方法。通过一个简单的实例展示了所编程序在函数全局寻优中的应用。

基于ANP的网络分析法——计算指标权重的技术

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本文章介绍了一种基于ANP（层次分析过程）的方法来计算复杂系统中的网络分析指标权重，为决策提供依据。二、ANP（网络分析法） AHP在进行决策时基于以下假设：将决策系统划分为若干层次，并且上层元素对下层元素起支配作用；同一层的各个元素之间相互独立，但实际上各层级内部的元素间通常存在依赖关系。此外，实际中还可能存在反向影响（即下层对上层的影响）。AHP假定决策问题可以分解为多个层次，在这些层次中，上层控制着下一层，并且每个层次内的元素彼此独立、互不干扰；然而在现实中某些指标之间往往相互关联和影响。此外，AHP仅考虑相邻层级之间的单向作用（从上到下的），忽略了非直接相连的层级间以及下层对上层可能产生的反馈效应。相比之下，ANP则打破了这些限制，在理论上允许决策者全面考量复杂动态系统中各个因素间的交互关系，从而更好地适应实际中的多变情况。

使用Java编写简单词法分析器的示例代码

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本示例代码展示了如何利用Java语言创建一个简单的词法分析器。通过此实例，学习者可以理解基础的编译原理并掌握词法分析的基本实现方法。词法分析是编译器设计中的一个关键步骤，它的主要任务是从源代码中识别出有意义的标记或“Token”。这个过程通常由词法分析器（Lexer 或 Lexical Analyzer）来完成，它负责检测关键字、标识符、常量、运算符等语法元素。使用Java实现词法分析器可以利用该语言的强大功能和灵活性，为不同的编程任务提供定制化的解决方案。我们可以通过一个简单的Java实现的词法分析器实例来看其工作原理。此示例中包括两个主要类：`Main` 和 `Lexer`。其中，`Main` 类作为程序入口点创建了 `Lexer` 对象并调用相关方法进行词法分析；而 `Lexer` 类则是实际执行词法分析的核心部分。在 `Lexer` 类里有以下重要组件： 1. **行号记录（line）**：用于追踪当前正在处理的源代码行，这对于错误报告和调试非常有用。 2. **字符存储（character）**：保存了当前读取到的一个字符供进一步解析使用。 3. **关键字哈希表（keywords）**：利用 `Hashtable` 存储所有关键字及其对应标记信息，以便快速识别出关键字。 4. **Token序列（tokens）**：通过 `ArrayList` 收集生成的 Token 对象，每个对象包含了类型、位置和名称等属性。 5. **符号表（symtable）**：使用 `ArrayList` 来存储标识符及其相关信息，如所在行号与名字。 6. 文件读取管理：采用 `BufferedReader` 从源代码文件中读取数据，并通过 `isEnd` 标志判断是否到达了文件结尾。此外还包括两个辅助方法： - **printToken()** 和 **printSymbolsTable()** 分别用于输出词法分析结果和符号表，便于观察验证解析效果。在 `Lexer` 类的中心是 `scan()` 方法，它负责从输入流中读取字符并根据预定义规则生成 Token。这个过程会持续到文件结束为止，在此期间可能遇到各种类型的 Token（例如数字、字符串、运算符等），需要根据不同类型执行相应的处理逻辑。尽管该示例没有涵盖所有编程语言特性，但它提供了一个理解词法分析基本步骤的良好框架，并且通过扩展和改进可以构建更复杂的功能全面的词法分析器来支持更多语言特性和优化性能。总结来说，在Java中实现词法分析器需要掌握以下知识点： - Java基础语法与面向对象编程 - 文件 I/O 操作，例如 `BufferedReader` 的使用方法 - 数据结构的应用，如 `ArrayList` 和 `Hashtable` - 定义自定义数据类型（如 Token 类和 Symbol 类） - 字符串处理及模式匹配技术 - 控制流以及异常处理机制 - 编译原理中的词法分析概念对于学习编译器设计或者希望深入了解其工作方式的人来说，这个例子是一个很好的起点。通过实践可以更好地理解词法分析的原理，并学会如何使用 Java 来实现这一过程。

使用QT编写Word的两种方法代码

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本文章介绍了利用Qt框架实现类似Microsoft Word功能的两种编程方式，并提供了相应的源代码示例。适合希望用C++和Qt开发文字处理软件的技术爱好者参考学习。 Qt提供了三种方法来编写Word文档：通过HTML、使用QWord以及利用模板。本段落件包含了前两种方式的示例代码。

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