yaahp层次分析法步骤_工具下载（yaahp）：AHP层次分析

最新推荐文章于 2025-04-20 16:23:37 发布
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本文介绍了yaahp层次分析法的三个步骤：决策问题层次化、指标分层两两比较和利用软件计算结果。适用于解决复杂决策问题。

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在百科中这样定义权重，“权重是一个相对的概念，针对某一指标而言。某一指标的权重就是指在整体评价中的相对重要程度。它表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待”。貌似很绕口难以理解，但其实在日常生活中充斥着各种各样的决策问题，权重这个概念在不知不觉中被广泛使用着。

我们遇到的问题：

“哪个问题严重程度相对更高啊？” “这两个设计方案都挺好的，到底选哪个呢？” “这么多场景，哪个优先级最高啊？” 在实际工作中经常会遇到诸如此类的问题，可是每个问题并不是只有唯一维度需要考量，更不是简单的好或者不好那么显而易见，通常需要进行非常复杂的比较、判断、评价，才能最终作出决策。如果所有的问题都像来自星星的都教授，每个维度都全五星完美爆棚，那世界是多么简单美好啊。

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星星离我们太远，还是说说生产于地球的男人们吧，假设目前有四名备选男青年正在追求女神，他们的条件表现如下雷达图所示，A男英俊腿长，B男成熟多金，C男全面发展表现均衡，D男性格好到极致，简单粗暴的看上去貌似C男的条件很不错哦，平均分高达4.0分，大比分领先于其
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评价法（四）：yaahp软件——层次分析法模块使用
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1、打开yaahp软件，并新建AHP空白文件 2、进入画布页面，
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1. 我的评价指标体系中没有中间层怎么办？中间层并不是必须的。2. 构造层次结构模型时，每个备选方案节点都需要与中间层要素连接吗？不需要，可以直接连接到决策目标节点。3. 我想确定AA、BB、CC对OO的排序权重，备选方案应该是什么？备选方案就是AA、BB、CC。4. 层次模型如果有四层，yaahp还能处理吗？可以。现在一个节点影响因素最多可以有99个，但是大于9个会有一个提示，点击确定可以继续计...
yaahp软件_AHP层次分析法软件操作方法
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ahp层次分析法matlab代码_综合评价方法之层次分析法，选择再也难不倒你！
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在日常生活中，我们常常面临着各种各样的选择。比如你想去北京、上海、广州旅游，但是由于种种原因，你只能选择一个地点去旅游，那么哪一种选择是最优的呢？有没有较为科学的方法帮助我们更好地选择呢？今天，小创君就带领大家认识一下——层次分析法。层次分析法的简述 层次分析法简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂正式提出。它是指将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等...
层次分析法软件（权重计算工具）介绍
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04-20 361
层次分析法软件（权重计算工具）介绍 【下载地址】层次分析法软件权重计算工具介绍 层次分析法软件（权重计算工具）是一款专为决策分析设计的实用工具，基于层次分析法（AHP）原理，帮助用户轻松完成项目评估、资源分配和方案选择等复杂任务。该软件无需安装，绿色便携，解压即用，完全免费且无任何功能限制。其界面简洁直观，操作简单易上手...
层次分析法-yaahp软件使用
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10-09 1万+
AHP，评价方法
层次分析法yaahp+教程+技术指导
weixin_43236633的博客
01-05 986
层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
yaahp：AHP层次分析法最新专业软件
AHP层次分析法及其专业软件yaahp为复杂决策问题提供了一套科学、系统的分析框架和工具。它在社会科学和商业数据分析中发挥着重要作用，帮助决策者做出更加理性、客观的决策。随着信息技术的发展，AHP分析法结合专业...
yaahp使用教程_yaahp层次分析法软件
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yaahp层次分析法软件是一款非常出色的综合评价辅助软件。它主要是为利用层次分析法和模糊综合评价的决策过程提供模型构造和分析计算等功能，目前它已经被广泛的应用于评估和评价问题处理方面，给用户带来了非常巨大的帮助。yaahp安装教程1、首先在100down站下载yaahp v12.1.6安装包，双击打开2、选择接受协议3、选择安装位置4、正在安装，请稍等5、完成安装，运行软件6、进入软件主界面软件特...
Yaahp层次分析法软件下载与安装指南
Yaahp软件是一款专门应用于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）的工具。层次分析法是由美国运筹学家T.L. Saaty在20世纪70年代提出的一种多准则决策分析方法，它通过建立层次结构模型，将复杂的决策...
yaahp层次分析法步骤_什么是层次分析法？（文末附yaahp软件）
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1.什么是层次分析法？层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是美国运筹学家、匹兹堡大学T. L. Saaty教授在20世纪70年代初期提出的， AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，根据对一定客观现实的主观判断结构(主要是两两比较)把专家意见和分析者的...
层次分析法（YAAHP）软件
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层次分析软件，可以在其中制作层次图，生成专家问卷，并形成EXCEL形式的调查问卷，在填写完毕后可以导入软件，形成权重，在此基础上可进行二次分析。
yaahp层次分析法软件
08-29
层次分析法分析软件，傻瓜式操作，亲测可用，可添加多层和多方案。（云盘）
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其他论坛上找到的一个小工具，学习excel做层次分析法的时候可以借鉴
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AHP层次分析法安装软件，以及该软件的使用指南，亲测可用
层次分析法软件操作步骤(yaahp)
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软件下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/llc555118/10215199?utm_source=bbsseo 先把软件下载安装（有免费版可以用） 1：添加决策目标 2：用地适宜性 3：添加中间层要素 4:、5、6、7：新建各中间层要素。 1234：选择中间层要素，右键，选择“连接选中要素到一个上层要素”。 1、2、3、4、5：新建第三层要素，构建一个层次关系网。 6、7：构建联系。 创建一个备选方案，并建立层次关系网。 1：选中用地适宜性 2：选中.
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责编 | 阿拉煤油灯作者 | 皮卡鱼为保证指标构建过程的科学性与可靠性，进行完德菲尔专家咨询法后，需要对指标进行权重分析，明确各指标在总指标体系中的权重占比。什么是权重？权重就是在利用评价指标进行评价时，还应当考虑各指标在整体评价中的相对重要性，即权重问题。如何计算权重？采用层次分析法计算权重，将指标体系逐级划分为3个层次:目标层、决策层 (一级指标) 和执行层 (二级指标)。进行层次分...
yaahp层次分析法（文末含破解版软件）
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weixin_43236633的博客
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yaahp（层次分析软件）是一款应用于很多行业的评估/评价问题处理软件，利用它可以方便地使用层次分析法及模糊综合评价法完成综合评价任务，该软件已广泛应用于各行业的综合评价问题中。在我们的综合评价软件基础上，可以高质量、低成本地为您实现特定行业/专业的综合评价系统。 软件特性： 1、只有一个影响因素的结构 层次模型现在支持只有一个影响因素的结构，这种结构将生成一个一阶的判断矩阵，这种判断矩阵不需要输入数据（并且被自动标记为已完成数据输入状态），因为它只有一个值，而且一定为1。 2、灵敏度指标 灵敏度指标可以作
rt-detrv3网络结构
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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