熵权法-建模指导-豆柴文库

熵权法-建模指导.doc

熵权法方法优点：客观赋权法背景：设有m个待评方案n项评价指标形成原始指标数据矩阵对于某项指标指标值的距离越大则该指标在综合评价中所起的作用。在信息论中信息熵表示系统的有序程度一个系统的有序程度越高则信息熵越大反之一个系统的无序程度越高则信息熵约需奥。所以可以根据各项指标的指标值的差异程度利用信息熵的这个工具计算出各指标的权重。1.数据处理2.计算第个因素下第个评价值的比重3.计算第个因素的熵值4.计算第个因素的差异系数对于给定的越大因素评价值的差异性越小则因素在综合评价中所起的作用越小。定义差异系数则当

2023-09-15

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熵权法-建模指导.doc

熵权法方法优点：客观赋权法背景：设有m个待评方案n项评价指标形成原始指标数据矩阵对于某项指标指标值的距离越大则该指标在综合评价中所起的作用。在信息论中信息熵表示系统的有序程度一个系统的有序程度越高则信息熵越大反之一个系统的无序程度越高则信息熵约需奥。所以可以根据各项指标的指标值的差异程度利用信息熵的这个工具计算出各指标的权重。1.数据处理2.计算第个因素下第个评价值的比重3.计算第个因素的熵值4.计算第个因素的差异系数对于给定的越大因素评价值的差异性越小则因素在综合评价中所起的作用越小。定义差异系数则当

2023-10-10

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(完整word)熵权法建模指导(完整word)熵权法建模指导(完整word)熵权法建模指导熵权法方法优点：客观赋权法背景：设有m个待评方案,n项评价指标，形成原始指标数据矩阵，对于某项指标，指标值的距离越大，则该指标在综合评价中所起的作用.在信息论中信息熵表示系统的有序程度,一个系统的有序程度越高，则信息熵越大,反之，一个系统的无序程度越高，则信息熵约需奥。所以，可以根据各项指标的指标值的差异程度,利用信息熵的这个工具计算出各指标的权重。1。数据处理2。计算第个因素下第个评价值的比重3.计算第个因素的熵值

2024-06-07

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(完整word)熵权法建模指导(完整word)熵权法建模指导(完整word)熵权法建模指导熵权法方法优点：客观赋权法背景：设有m个待评方案,n项评价指标，形成原始指标数据矩阵，对于某项指标，指标值的距离越大，则该指标在综合评价中所起的作用.在信息论中信息熵表示系统的有序程度,一个系统的有序程度越高，则信息熵越大,反之，一个系统的无序程度越高，则信息熵约需奥。所以，可以根据各项指标的指标值的差异程度,利用信息熵的这个工具计算出各指标的权重。1。数据处理2。计算第个因素下第个评价值的比重3.计算第个因素的熵值

2024-05-30

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熵权法数学建模.pdf

熵权法[1]方法优点：客观赋权法背景：设有m个待评方案，n项评价指标，形成原始指标数据矩阵X(x)，对于某项ijmn指标x，指标值X的距离越大，则该指标在综合评价中所起的作用。在信息论中信息熵jijmekPlnp,表示系统的有序程度，一个系统的有序程度越高，则信息熵越大，反之，iijij一个系统的无序程度越高，j1则信息熵约需奥。所以，可以根据各项指标的指标值的差异程度，利用信息熵的这个工具计算出各指标的权重。1.数据处理2.计算第i个因素下第j个评价值的比重PijxPijijmxijj

2024-03-23

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