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多准则决策工具：15种排名法与4种归一化法-MATLAB实现

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简介：
本书聚焦于利用MATLAB语言实现多种多准则决策方法，涵盖15种不同的排名算法及4种归一化技术，为读者提供深入理解和实践应用的资源。 MCDM 工具包含一组 MatLab 函数，用于实现多标准决策 (MCDM) 方法的等级方法：SAW、COPRAS、VIKOR、MABAC、TOPSIS、DIDEAL、ORESTE1,2、PROMETHEE I-II、CODAS 和 GRA。此外，该工具还支持决策矩阵 DM 方法的归一化方式包括 (1) 最大值；(2) 总和；(3) 最大-最小；(4) 矢量；以及 (5) DEA。

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  • 多准则决策工具：15种排名法与4种归一化法-MATLAB实现
    优质
    本书聚焦于利用MATLAB语言实现多种多准则决策方法，涵盖15种不同的排名算法及4种归一化技术，为读者提供深入理解和实践应用的资源。 MCDM 工具包含一组 MatLab 函数，用于实现多标准决策 (MCDM) 方法的等级方法：SAW、COPRAS、VIKOR、MABAC、TOPSIS、DIDEAL、ORESTE1,2、PROMETHEE I-II、CODAS 和 GRA。此外，该工具还支持决策矩阵 DM 方法的归一化方式包括 (1) 最大值；(2) 总和；(3) 最大-最小；(4) 矢量；以及 (5) DEA。
     
  • URule：一种基于REE算法的Java规则引擎，提供规则集、决策表等多样化规则表达工具...
    优质
    URule是一款先进的Java规则引擎，采用REE算法，支持规则集和决策表等多种规则表示方式，便于企业级应用中复杂业务逻辑的管理和执行。 URule是一种纯Java规则引擎，基于RETE算法提供多种类型的规则定义方式：向导式决策集、脚本式决策集、决策表、交叉决策表（PRO版提供）、决策树、评分卡及决策流。配合WEB设计器，用户可以快速实现规则的创建、维护与发布。 URule提供了两个版本： 1. 开源免费版本，基于Apache-2.0协议。 2. 商用Pro版本。 以下是URULE PRO版和开源版的主要功能比较： | 功能 | URULE PRO版 | URULE 开源版 | |--------------|-------------|-------------| | 向导式决策集 | 有 | 有 | | 脚本式决策集 | 有 | 有 | URule开源版本是首款基于Apache-2.0协议的中式规则引擎。
     
  • Python中几种归一化方法的实现（Normalization Method）
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    本文介绍了在Python编程语言中常用的几种数据归一化的实现方式，包括最小-最大规范化、Z分数标准化等技术，并提供了相应代码示例。 本段落主要介绍了如何用Python实现几种归一化方法（Normalization Method），并通过示例代码进行了详细的讲解，对学习或工作中需要使用这些技术的人来说具有一定的参考价值。希望有兴趣的朋友能跟着文章一起学习。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归与分类算法
    优质
    本项目采用MATLAB编程语言，实现了包括线性回归、逻辑回归、支持向量机在内的多种经典机器学习算法，致力于解决各类数据驱动问题。 基于在Matlab程序中的各种回归和分类算法实现的项目经验和学习积累，涵盖了以下方法：多元线性回归（MLR）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）、感知机（Perception），粒子群优化（PSO），K-近邻算法(KNN)，贝叶斯分类(Bayes)，正交信号校正(OSC), 梯度下降(GDescent)、人工神经网络(ANN)以及提升算法(boosting)。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归与分类算法
    优质
    本项目使用MATLAB编程语言，实现了包括线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林在内的多种经典机器学习回归与分类算法。 在MATLAB图像处理领域，回归算法的应用非常广泛。以下是几种常见的线性回归技术的简要介绍： **线性回归 (Linear Regression)** 线性回归通过拟合一个简单的线性方程来描述特征与目标变量之间的关系。其主要目的是找到一条直线（在一维情况下）或一个超平面（在高维情况），以使得预测值和实际值之间的误差平方和最小化。 **多项式回归 (Polynomial Regression)** 当数据间的关系不是线性的时，可以采用多项式回归技术来拟合更复杂的模型。该方法通过增加特征的阶数来捕捉目标变量与输入变量之间非线性关系的变化趋势。 **岭回归 (Ridge Regression)** 针对多重共线性问题（即自变量之间的高度相关），使用岭回归可以在损失函数中加入一个惩罚项，以减少系数大小并提高模型稳定性。这种方法有助于改善预测性能和防止过拟合现象的发生。 **Lasso 回归** 与岭回归类似，Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 也是通过引入正则化来解决变量选择问题的一种方法。它利用 L1 正则化规则限制模型中的系数绝对值之和，并倾向于产生稀疏解，即一些特征的权重被完全设为零。 在分类算法方面，支持向量机 (SVM) 是一种强大的工具： **支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)** SVM 的核心思想是在高维空间中寻找一个最优超平面来区分不同类别的数据点。它通过最大化两类样本之间的间隔（即边界与最近的数据点的距离）来实现分类效果，从而提高模型的泛化能力。 以上简述了几种常用的回归及分类算法的基本原理及其在MATLAB中的应用潜力。
     
  • 利用MATLAB程序实现多种回归与分类算法
    优质
    本项目旨在通过MATLAB编程语言，开发并实现一系列经典的回归和分类机器学习算法，包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树及支持向量机等，以解决实际数据科学问题。 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 感知机 - Ganzhiji PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法
     
  • 悲观、乐观与后悔值：四种决策准则
    优质
    本文章探讨了在不确定环境下的决策制定过程中的悲观原则、乐观原则以及基于后悔理论的两种决策标准，分析了每种准则的特点和适用场景。 简单的不确定型决策问题的四种主要决策准则可以通过输入矩阵进行分析。这些准则帮助在不确定性条件下做出合理的决策选择。
     
  • 基于AHP与交叉熵的多准则决策方法及其MATLAB实现：涉及五种权重计算的代码开发
    优质
    本研究提出了一种结合层次分析法（AHP）和交叉熵理论的新型多准则决策方法，并在MATLAB中实现了包括五种不同权重计算方式在内的代码库，为复杂决策问题提供了高效解决方案。 这些代码可以计算出五种不同的多准则决策（MCDM）技术的最佳替代方案：MOORA、TOPSIS、modTOPSIS、VIKOR 和 ARAS。此外，标准权重可通过AHP（层次分析法）与交叉熵方法进行计算。 使用上述研究内容的人员应引用以下论文： - Hussain, SAI, Sen, B., Das Gupta, A. and Mandal, UK (2020). Novel Multi-objective Decision Making and Compromise Approach for the Selection of Optimum Machining Parameters in Inconel-800 Super Alloy. Symmetry 12(6), 975. - Sen B., Hussain, SAI, Gupta AD, Gupta MK, Pimenov DY & Mikołajczyk T. (2021). Application of Type-2 Fuzzy AHP-ARAS for the Selection of Optimum WEDM Parameters. Metals 11(1), 42. - Kumar, A., Hussain, SAI & Rai RN (2019). AHP-ARAS Approach to Select Machining AA7050–10% B4C Composite Material with E. 请注意，上述引用中的具体文献信息可能需要根据实际的论文出版信息进行相应调整。
     
  • 多种排序方法
    优质
    本简介探讨了多种数据排序算法，包括但不限于冒泡排序、插入排序、快速排序等，并分析其效率和应用场景。 使用随机数生成100,000个待排序数据元素的关键字值。测试以下各排序函数的机器实际执行时间（至少选择两个）：直接插入排序、希尔排序（增量为4，2，1）、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、二路归并排序、堆排序和基于链式队列的基数排序。
     
  • Python数据归一化与三种方法解析
    优质
    本文深入探讨了在使用Python进行数据分析时数据归一化的必要性，并详细解析了三种常用的数据归一化方法。 数据标准化处理是数据分析中的一个关键步骤。由于不同指标通常具有不同的量纲和单位，这些差异可能影响到分析结果的准确性。为了消除这种因量纲造成的干扰因素，需要进行数据标准化以确保各项指标之间的可比性。经过标准转换后的原始数据将处于同一数量级上，从而便于综合评价。 以下是三种常见的归一化方法之一：min-max标准化（Min-Max Normalization），又称为离差标准化法。这种方法是对原始数值进行线性变换，并将其映射到0至1的区间内。具体计算公式如下： 其中max代表样本数据中的最大值，而min则是最小值。 然而，此方法的一个局限在于当新数据加入时可能会导致原有的最大或最小值发生变化，从而影响标准化结果的有效性和准确性。