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matlab最优化案例

于 2019-09-27 发布

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讲解matlab里最优化案例20例,其中有函数求解,规划问题,投资问题,最佳定位问题等.

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Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(DEMATEL)直译为决策实验室分析。DEMATEL 也有翻译成决策与试验评价实验室，或者简称实验室法。由于中文比较拗口，一般情况下，念[de mei tel] 或者念 [di mie tel]。1971 年在日内瓦的一次会议上美国 Battelle 实验室的学者 A. Gabus 和 E. Fontela 提出的为了解现实世界中复杂、困难的问题而提出的方法论，是一种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法。通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵，可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度，从而计算出每个要素的原因度与中心度，作为构造模型的依据，从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。DEMATEL 是一种系统要素分析方法，通过分析系统各要素之间的逻辑关系，构建直接影响矩阵并对其进行相关计算，以此确定各要素对其他要素的影响度与被影响度，进而计算出中心度与原因度进一步揭示系统的结构关系。该方法在诸多复杂系统的因素重要性权重分析研究中有着相对成熟的应用

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【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │ ├── Bag_KISVM_prediction.m │ ├── Bag_KI_SVM.m │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Inst_KISVM_prediction.m │ ├── Inst_KI_SVM.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │ ├── COPYRIGHT │ ├── Makefile │ ├── README │ ├── doc.txt │ ├── heart_scale.mat │ ├── make.asv │ ├── make.m │ ├── read_sparse.c │ ├── read_sparse.mexw32 │ ├── read_sparse.mexw64 │ ├── svm.cpp │ ├── svm.cpp.bak │ ├── svm.h │ ├── svm.h.bak │ ├── svm.obj │ ├── svm_model_matlab.c │ ├── svm_model_matlab.c.bak │ ├── svm_model_matlab.h │ ├── svm_model_matlab.obj │ ├── svmpredict.c │ ├── svmpredict.mexw32 │ ├── svmpredict.mexw64 │ ├── svmtrain.c │ ├── svmtrain.c.bak │ ├── svmtrain.mexw32 │ └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files

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