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基于信息熵与TOPSIS法的目标威胁评估与排序

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本研究结合信息熵与TOPSIS方法，提出了一种有效评估和排序目标威胁的新模型，为决策者提供科学依据。 基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序方法能够有效地对目标进行综合评价与优先级排列。这种方法结合了信息熵理论来处理不确定性数据，并利用技术性理想方案（TOPSIS）模型来进行多准则决策分析，从而实现对潜在威胁的精准识别和有效管理。

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  • 基于信息熵与TOPSIS法的目标威胁评估与排序
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    本研究结合信息熵与TOPSIS方法，提出了一种有效评估和排序目标威胁的新模型，为决策者提供科学依据。 基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序方法能够有效地对目标进行综合评价与优先级排列。这种方法结合了信息熵理论来处理不确定性数据，并利用技术性理想方案（TOPSIS）模型来进行多准则决策分析，从而实现对潜在威胁的精准识别和有效管理。
     
  • 基于目标作战意图的信息融合威胁评估方法
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    本研究提出一种新型信息融合技术，旨在更准确地评估战场上的潜在威胁，依据敌方可能的战略意图进行风险预测与决策支持。 针对不确定信息条件下目标威胁评估缺乏融合作战意图信息的现状,本段落提出了一种基于IFIOWA算子并融合目标作战意图信息的目标威胁评估方法。首先，在战场目标存在不确定性的情况下，以直觉模糊集为基础，利用直觉模糊诱导有序加权平均算子(IFIOWA)进行不确定信息的信息集结；其次，通过灰色关联群决策方法将作战意图与指标值知识测度相融合，并将其作为IFIOWA算子的诱导值；再次，在基于最小二乘法的基础上结合指标排序位置权重和评估信息权重，获得多类型融合的IFIOWA算子的位置权重；最后，利用IFIOWA算子对各指标进行集结处理，并采用理想解贴近度的方法计算目标威胁程度。通过实际案例验证了该方法的有效性与合理性，在融合目标作战意图信息方面表现出色。
     
  • TOPSIS评价与熵权法应用_topsis_c++_熵权TOPSIS
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    本项目介绍了一种基于C++实现的TOPSIS多属性决策方法，并结合熵权法优化权重分配，提供了一个高效、准确的决策支持工具。 熵权TOPSIS模型在人的全面发展评价中的应用及实证研究
     
  • 基于MATLAB的威胁评估仿真程序
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    本项目开发了一套基于MATLAB平台的威胁评估仿真工具，旨在通过模拟各种复杂场景来分析潜在风险因素，并提供优化决策支持。 通过MATLAB对发现的目标属性进行分析判断，并根据威胁等级进行排序。代码经过实测有效。
     
  • Python实现TOPSIS（评估对象与理想目标接近度的排序方法）
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    本简介介绍如何使用Python编程语言来实施TOPSIS方法，这是一种用于多属性决策分析的技术，通过计算各选项与理想解的距离来进行排序。此技术广泛应用于各类评价和选择问题中。 最近在学习过程中遇到了用Python计算Topsis值的问题，网上的资料大多是以Matlab代码的形式呈现的。因此我将该算法用Python实现了，并在这里分享出来。如果有任何问题，请随时评论交流。
     
  • 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。
     
  • 基于熵权法与熵权TOPSIS法的Stata do文件
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    本作品提供了一种结合熵权法和改进型TOPSIS方法的Stata程序，用于数据分析中客观权重确定及多准则决策问题。 熵权法（Entropy Weighting Method）与熵权TOPSIS法是决策分析中的常用技术，主要用于解决多目标或多准则的决策问题，在数据分析和评估过程中发挥重要作用。特别是在评价复杂系统或项目时，这两种方法可以帮助决策者量化不同因素的影响，并进行比较。 熵权法的基本思想来源于信息论中的熵概念，用于衡量系统的不确定性。当某一指标的信息量越大（即不确定性越高），其在总权重中所占的比例就越小。通过计算各指标的信息熵来确定各自的权重，使得信息更明确的指标获得更大的权重，在最终决策中发挥更重要的作用。 TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）又称贴近理想解方法，是一种基于距离的多属性决策分析技术。它的核心思想是寻找与最优解最接近而远离最劣解的方案。这种方法能够直观地评估各个方案的优点，并提供排序依据。 在Stata中实现熵权法和TOPSIS法时，可以编写.do文档来自动化数据处理及计算过程。.do文件包含了一系列命令，用于一次性执行多个操作如数据清洗、变量转换等步骤，从而提高效率并保证结果的准确性。 应用这两种方法前需对原始数据进行预处理，包括标准化以确保所有指标在同一尺度上比较。然后根据熵权法确定各指标权重，并将其应用于TOPSIS法中计算各个方案与理想解和负理想解的距离。通过距离大小排序，可得出综合性能最佳的方案。 提供的文件列表可能包含说明.txt文档，其中详细介绍了使用这些方法的过程及注意事项；6809.zip则可能是Stata do文件及其他相关数据文件组成的压缩包。用户可以按照指导运行.do文件来实现熵权法和TOPSIS法计算，并对数据进行深入分析以支持决策制定。 总结来说，熵权法与TOPSIS法能够有效处理多准则的决策问题；而通过编写Stata .do文档，则可自动化执行这些方法并提供有力的数据支撑。
     
  • 基于混沌海豚群算法优化灰色神经网络的空中目标威胁评估
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    本研究提出了一种结合混沌海豚群算法与灰色神经网络的方法，用于提升空中目标威胁评估的准确性和效率。通过优化模型参数，该方法能有效处理复杂战场环境中的不确定性信息，为决策者提供有力支持。 本段落分析了空中目标威胁评估的特点，并综合考虑威胁价值、能力和程度建立了相应的评估框架；针对海豚群算法在局部最优解及早熟收敛上的问题，提出了一种混沌海豚群算法，在该方法中引入了混沌搜索策略，通过混沌初始化、动态分群和早期优化机制提高了全局寻优能力。本段落利用改进后的混沌海豚群算法对灰色神经网络的初始参数进行优化，并基于此建立了新的灰色神经网络模型用于空中目标威胁评估。仿真实验结果表明，在保证一定收敛速度的前提下，该方法能够提高寻优精度并优于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的灰色神经网络在测试集上的预测效果，验证了所提算法模型的有效性。