qq_50737715的博客

三、插值算法文章目录三、插值算法（一）适用问题（二）运用Matlab中的内置函数实现插值1.Matlab中绘图函数的用法2.Matlab中求插值的两个内置函数3.两种插值方法的比较（三）插值算法的运用1. 预测2.补齐数据（一）适用问题要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析时，数据过少不足以支撑分析的进行，需要用一些数学的方法，模拟产生一些新的但又比较靠谱的值来满足需求。注意：高次插值会产生龙格现象，即在两端处波动极大，产生明显的震荡。在不熟悉运动趋势的前提下，不要轻易使用高次插值。为提高插

二、优劣解距离法（TOPSIS）文章目录二、优劣解距离法（TOPSIS）（一）适用问题（二）模型建立1.将原始矩阵正向化（1）常见的四种指标（2）指标转化的公式2.正向化矩阵标准化3.计算得分并归一化（三）代码模板（四）例题分析（一）适用问题一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，精确地反映各评价方案之间的差距若评价的准则层太多，或准则层中的指标（相对权重已知），则不能用层次分析法评价，要用优劣解距离法（二）模型建立1.将原始矩阵正向化将原始矩阵正向化就是将所有指标类型统一转化为极大

一、层次分析法（AHP）（一）适用问题层次分析法适用于评价类问题。评价类问题要求确定评价指标、形成评价体系来选择最佳的方案。一般来说，题目中会给出评价的目标，可选的方案，但需要我们给出评价的准则，而这些准则则需要结合题目中的背景资料，常识及网上搜集的参考资料来确定。（二）模型建立1.画出层次结构图分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构简而言之，评价某个对象的最终指标由各项指标决定，而这各项指标的总得分决定着各个方案的优劣。2.构造判断矩阵目标层与准则层的各个指标可以构成一个