指标权重

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

在MATLAB开发中，图像的模板窗口会根据位置计算加权平均矩阵，将位置作为权重因子，并最终除以总权重。这种方法可以有效提高图像处理的精度和效率。

AHP权重计算指南 本指南详细介绍了层次分析法(AHP)中权重计算的步骤，包括： 层次单排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 权重的最终计算方法

基于权重改进的 PSO 是对传统粒子群优化（PSO）算法的一种优化，挺适合用来一些非线性、多模态的优化问题。通过在 PSO 的基础上加上权重机制，速度更新变得更加灵活，能在探索和开发之间找到一个不错的平衡。这个优化策略能有效防止早熟收敛，提高找到全局最优解的机会。如果你经常做一些复杂的系统设计或者超参数调优问题，这个算法会帮上大忙，效率蛮高的。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

使用遗传算法在 MATLAB 中优化权重，同时满足等式约束。

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。