TOPSIS优劣解距离法MATLAB实现

TOPSIS 的 MATLAB 实现，真的是搞多目标决策时一个挺实用的小工具。用距离算优劣，听起来挺数学的，其实操作不复杂，关键就是数据标准化、找最优最差方案，一顿距离计算搞定。这个代码资源把整个流程都串得蛮清楚，函数分得也比较规整，新手照着改改也能跑起来。适合用在资源分配、项目评估这些需要定量比较多个方案的场景，MATLAB 矩阵那叫一个顺手，效率也高。如果你常搞建模或者评估模型，这套代码拿来直接用或者改一改都还不错。

算法与数据结构 0 2025-07-03

CV_CT_IMM交互多模型状态估计框架

CV_CT_IMM.rar 的资源挺适合研究目标跟踪的朋友，尤其是你想搞清楚多模型状态估计怎么跟卡尔曼滤波器结合的话。这东西用的是 IMM（交互多模型）算法，思路实在——准备好几个模型，比如匀速和匀速转弯，轮流上阵，哪个表现好就多给点权重。 压缩包里率有 Matlab 源码，还有仿真数据和实验图表。实现方式还挺清晰，关键步骤像模型预测、误差评估、贝叶斯融合这些也都覆盖到了。你要是对 动态系统状态估计、尤其是视觉里的那种行人或车的跟踪任务感兴趣，这包值得一看。 Kalman Filter 在这儿是基础构件，它自己就能滤噪融合传感器数据了。但加上 IMM 之后，估计效果更稳。尤其在轨迹突然变向或者

算法与数据结构 0 2025-07-03

线性回归预测效果检验方法

回归的预测方法在建模中用得挺多，尤其是一元线性回归，既简单上手，又能快速判断变量之间是不是“靠谱”的线性关系。这个资源就围绕y = a + bx展开，讲了回归效果的检验思路，像相关系数rxy怎么用，怎么判断模型是不是能信得过，挺适合你用来搭配自己写的预测逻辑。 文中提到的相关系数其实就是衡量变量之间“搭不搭”的指标，数值越接近±1，关系越线性。你可以看看这份相关系数的计算方法，讲得挺实在的，拿来做验证挺方便。 想直接撸代码的也不用愁，推荐你看这份MATLAB 的拟合源码，直接跑出来结果，连图都有，适合比赛或者做课题用。 如果你用 Python，那份Pearson 相关系数的计算方法也蛮实用，代

算法与数据结构 0 2025-07-03

多目标灰狼优化算法(MOGWO)

In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search

算法与数据结构 0 2025-07-03

层次分析法AHP特点-AHP层次分析法详细教程

层次分析法（AHP）特点：分析思路清楚，可将系统分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化；分析时需要的定量数据不多，但要求对问题所包含的因素及其关系具体而明确；

算法与数据结构 0 2025-07-03

常用相似系数指标及市场研究数据分析方法

相似性里的几种经典系数用法，平时做数据推荐、用户画像、市场研究这些场景都能派上用场。余弦相似度、皮尔逊相关系数这两个老熟人基本是入门标配，适合用在向量角度比较相似程度那类问题，是推荐算法里蛮常见。定类数据场景下，就要换思路了，像卡方距离、法方距离这种更适配分类属性。举个例子，比如问卷里“性别、城市、学历”这类，拿欧氏距离就不太合适，得上卡方距离来比较。你要是刚好在研究推荐算法，可以看看这篇用皮尔逊相关系数打造个性化电影推荐，里面讲得还挺通俗，思路也实用。还有像马氏距离，适合变量间存在相关性的高维数据，不少做聚类或模式识别的场景都会遇到，用得对能提高不少精度。可以参考马氏距离在相似性度量中的应用

算法与数据结构 0 2025-07-03

遗传算法两基因度与多基因度优化方法

两基因度和多基因度遗传算法是遗传算法的两种常见变体。两基因度算法主要用于二维问题，比如 XY 坐标系中的路径优化，适用于较情况。个体由两个基因组成（X 和 Y 坐标），通过选择、交叉和变异等操作，不断优化解的质量。多基因度算法则适用于更复杂的问题，的是多个相关参数的问题。与两基因度相比，它的编码更复杂，适应度函数计算也更精细，能更高维度、更复杂的优化任务。你可以在工程优化、机器学习等领域看到它们的身影。如果你碰到多参数、多维度优化问题，不妨试试多基因度算法，它能带来更强的灵活性和问题的能力。

算法与数据结构 0 2025-07-03

分布式文件系统适用场景与经典方案介绍

分布式文件系统的使用场景其实还挺常见的。比如你要加文件服务器，或者文件动不动就得换位置，那就得用 DFS 了。用户分散、目标多、访问频繁，这种情况再适合不过了。你还能用它来做负载均衡，挺实用。做内网、外网站点的朋友，也别错过这招，稳定、灵活又省事。 文件存储压力大、位置经常变动，分布式文件系统就派上用场了。想象一下，全国各地的团队都要访问同一批资源，本地放一份根本搞不定。这时候用DFS，文件自动分布，访问速度也快，用户体验提升。 说到具体技术，像Hadoop的HDFS就挺经典的了，搞大数据的你肯定听过。还有MooseFS，部署起来比较轻，适合中小规模应用。至于FastDFS，用它来做图片、视频

算法与数据结构 0 2025-07-03

线性代数李炯生教程与目录整理

线性代数这本书的内容挺有深度，李炯生教授的清晰简练，重点突出。如果你刚接触线性代数，或者需要复习，应该会受用。书中不仅有系统的理论，还有清晰的目录，方便你快速找到自己想要复习的部分。而且最棒的是，书中去除了背景，页眉和目录都得相当整洁，阅读体验不错。如果你想提升自己对线性代数的理解，这本书绝对值得一看。你可以根据书中的目录逐步学习，理解每一个重要的概念，再通过附带的习题进行巩固，感觉整本书就像一个循序渐进的学习计划，挺适合自己做练习时参考的。

算法与数据结构 0 2025-07-03

最小网络斯坦纳树算法问题

最小网络：斯坦纳树问题，挺有意思的。简单来说，这个问题是关于在给定的点集之间，如何连接起最小的网络，并且通过加入一些额外的点（斯坦纳点）来优化连接成本。算法的挑战在于如何选择这些点和路径，达到最短的总距离。 对于前端开发者来说，虽然不常直接用到这些算法，但了解背后的思维方式还是挺有的。你如果做过类似最短路径算法或者图论相关的工作，理解斯坦纳树会有点启发。 如果你对斯坦纳树感兴趣，可以看看一些相关的代码资源。比如，Matlab版的斯坦纳树算法实现，或者用Prim和Kruskal算法来求解最小生成树的问题。不同的算法实现，给你更多灵活的选择，嗯，挺实用的。

算法与数据结构 0 2025-07-03