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TOPSIS中的指标正向化.zip

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简介：
本资源提供了一种将评价指标转化为统一方向的方法，便于使用TOPSIS模型进行决策分析。包含详细的转换步骤和实例说明。 在TOPSIS方法中，将各种指标（极小型、中间型、区间型）正向化为极大型指标是根据清风老师的课件整理的。

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  • TOPSIS中的指标正向化.zip
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    本资源提供了一种将评价指标转化为统一方向的方法，便于使用TOPSIS模型进行决策分析。包含详细的转换步骤和实例说明。 在TOPSIS方法中，将各种指标（极小型、中间型、区间型）正向化为极大型指标是根据清风老师的课件整理的。
     
  • TOPSIS-Python：Python中的TOPSIS优化算法源码
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    TOPSIS-Python是一款基于Python实现的多准则决策分析方法(TOPSIS)的开源代码库。它提供了灵活且易于使用的工具，帮助用户根据各种评估标准对多个备选方案进行综合评价和排序。此项目适用于需要在编程环境中实施TOPSIS算法的研究者与开发者。 TOPSIS-Python是用于实现TOPSIS优化算法的Python代码库。 TOPSIS是一种补偿性汇总的方法，它通过标识每个准则的权重，标准化每个准则的得分，并计算每个备选方案与理想备选方案（这是每个准则中的最佳得分）之间的几何距离来比较一组备选方案。在应用TOPSIS时假设标准是单调递增或递减的。 通常需要规范化处理，在多准则问题中，参数或准则的维数往往不一致。诸如TOPSIS之类的补偿方法允许在多个标准之间进行权衡，其中一个标准表现不佳的结果可以被另一个标准的良好结果所抵消。与非补偿方法相比，这提供了一种更现实的建模形式，后者包括或排除基于硬边界的替代解决方案。 例如，在核电厂的应用中展示了TOPSIS的具体用法： ```python from topsis import Topsis import numpy as np evaluation_matrix = np.array([[1, 2]]) ``` 注意上述代码示例仅用于说明如何导入和使用库，实际应用时需要提供完整的评价矩阵。
     
  • MATLAB中的TOPSIS与熵权TOPSIS程序
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    本程序提供了基于MATLAB实现的经典TOPSIS和改进后的熵权TOPSIS方法，用于多指标决策问题的综合评价，助力科研及工程应用。 已经成功运行了基于TOPSIS熵权法的MATLAB程序。
     
  • Topsis-熵权法, Topsis熵权法, MATLAB源码.zip
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    本资源包含基于MATLAB实现的TOPSIS与熵权法结合的决策分析代码，适用于多指标综合评价问题，提供下载与学习。 TOPSIS-熵权法和topsis熵权法的相关matlab源码。
     
  • 2-Windows中DNS服务的正向与反向解析配置指南.docx
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    本文档提供Windows系统中DNS服务的详细配置指南，涵盖正向和反向记录设置，帮助用户实现域名到IP地址及反之的高效转换。 Windows中的DNS服务——正向解析与反向解析配置 在Windows Server 2008中，DNS服务器用于管理和解析域名系统（Domain Name System 或 Domain Name Service）。这个系统由域名解析器和域名服务器组成。域名服务器保存着网络内所有主机的域名及其对应的IP地址，并能够将这些名称转换为实际的IP地址。 重要的是要注意，每个域名必须关联一个唯一的IP地址，但并非每一个IP地址都需要有一个相应的域名。DNS使用一种类似目录树结构的方式来组织不同的域和子域层级关系。 在运行过程中，DNS服务器扮演着客户机/服务器模式中的服务端角色，并且可以分为两种主要类型：主服务器（负责维护特定区域的完整信息）以及转发器（将查询请求发送到其他DNS服务器）。当需要通过域名查找IP地址时，这个过程被称为“域名解析”。因此，在总体上来说，DNS的主要职责就是提供这种名称和地址之间的转换服务。
     
  • Python中的熵权TOPSIS代码
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    本代码实现基于熵权法与TOPSIS模型的Python程序，用于多指标决策问题中确定权重并评估备选方案的相对优劣。 熵权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估多个候选方案的优劣。它结合了熵权法和TOPSIS方法，旨在解决属性权重不确定性和属性间相互影响的问题。 以下是描述熵权TOPSIS算法的步骤： 1. 准备数据：将所有候选方案的各属性值构成一个决策矩阵。 2. 归一化数据：对决策矩阵进行归一化处理，使得每个属性值都处于相同的量纲范围内。常见的归一化方法包括最小-最大归一化、标准化等。 3. 计算权重：使用熵权法计算每个属性的权重。首先计算每个属性的熵，然后根据信息增益将其转化为权重。 4. 构造加权正向理想解和加权负向理想解：基于归一化后的决策矩阵以及属性权重，确定出加权正向理想解与加权负向理想解。其中，加权正向理想解的每个属性值为该属性在决策矩阵中的最大值；而加权负向理想解的每个属性值则为相应最小值。 5. 计算方案与理想解的距离：计算每一个候选方案距离于加权正向及负向理想解之间的接近程度。通常采用欧几里德或曼哈顿等方法进行度量。 通过以上步骤，熵权TOPSIS能够更准确地评估和选择最优决策方案。
     
  • Win10鼠标指针美化包.zip
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    本资源提供一系列精美的自定义鼠标指针，适用于Windows 10系统，帮助用户个性化桌面体验，提升操作乐趣。 此鼠标指针美化包包含4个样式，是我从网上搜集到的比较喜欢的四个。第一个不是inf格式（因此不能通过安装方式使用），其使用方法可以参考视频教程：https://www.youtube.com/watch?v=bpaMDGLcA6o。不过具体步骤已经在原文中有所提及，您可以按照说明进行操作。
     
  • 多目标优化算法评估指标.zip
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    本资料深入探讨并分析了多种用于评价多目标优化算法性能的关键指标，为研究人员和工程师提供了一个全面理解及应用这些指标的平台。 元启发式多目标优化的评判指标包括spread、IGD、GD和RNI，这些指标从多样性和收敛性等多个角度来评价多目标优化算法的性能。相关的MATLAB代码可用于实现上述评估方法。
     
  • MATLAB中的SPI标准化降水指数
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中计算和分析标准化降水指数(SPI)，为水资源管理和干旱监测提供数据支持。 月尺度可以计算1个月、3个月等多个时间跨度。
     
  • 中国政府服务标准化指南（2019年版）.zip
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    《中国政府服务标准化指南（2019年版）》提供了全面且详尽的政府服务标准体系和规范流程，旨在提升公共服务效率与质量。该指南适用于各级政府部门参考使用。 《国家政务服务平台标准规范（2019）》是一份重要的文档集合，旨在推进我国政务信息化建设，并提高政府服务效率，实现政务服务的标准化与规范化。该资料涵盖了从C0101到C0143及C0201至C0202多个子文件，每个编号代表一个特定的标准章节或指南，全面覆盖了政务服务平台的关键方面。 首先，《标准规范》阐述了政务服务平台建设的基础标准，包括数据格式、接口协议和信息安全等规定。这些基础性要求确保不同部门之间的系统能够无缝对接，并减少信息孤岛现象的发生。 其次，在政务服务目录体系中（C0101至C0143），详细列出了国家政务服务平台提供的各种服务类型，例如公共服务、行政审批及信息公开等。这一部分明确了各项服务的分类标准、操作流程和时限要求，便于公众理解和使用这些服务。 此外，《规范》还包含了平台建设与管理的标准指南（如硬件配置、软件选择、系统架构设计以及运维流程），以确保政务服务平台能够稳定可靠地运行；同时提出了数据共享与交换机制及相应的技术标准（C0201和C0202）来推动跨部门和地区的信息整合，促进政务信息资源的开放利用。 在安全方面，《规范》强调了网络安全和个人隐私保护的重要性，并规定了平台应遵循的安全策略、风险评估以及应急处理措施。此外，还关注用户体验和服务质量的提升（如用户界面设计和响应速度），旨在为公众提供更加优质的政务服务体验。 从法制化与监督的角度来看，《标准规范》明确了国家政务服务平台运行所需的法律法规依据，并建立了相应的监督评价机制以确保服务质量及公信力；同时鼓励平台根据实际运营情况和技术进步进行持续改进，引入人工智能、大数据等先进技术手段来提升服务智能化水平。此外，还考虑到了国际合作与互认的需求。 通过上述措施，《规范》旨在打造一个高效便捷且透明的“一站式”政务服务平台，为公众提供高质量的服务体验，并推动政府工作的现代化和数字化进程。对于从事政务信息化建设的专业人员而言，理解和执行这些标准至关重要，这将有助于指导他们的工作并确保服务符合国家要求，从而提升整体服务质量。